Evaluación de una red neuronal para la solución de ecuaciones diferenciales

En este trabajo de grado se evalúa una prueba de concepto de una red neuronal para la solución de la ecuación de Poisson. Se documenta el estado del arte en redes neuronales como método de aproximación a las ecuaciones diferenciales, se propone una red neuronal y se ajustan sus parámetros. Posteriormente, se evalúan las capacidades de solución de la red neuronal mediante un diseño de experimentos y se comparan los resultados con los obtenidos con FEM. Además, proporciona una base para futuras investigaciones en el campo de las redes neuronales aplicadas a la solución de ecuaciones diferenciales y problemas matemáticos más complejos donde se aborde la exploración de diferentes arquitecturas de red y técnicas de optimización en la solución de ecuaciones diferenciales

Estudio y análisis de neurocontroladores aplicados a servosistemas

En recientes años, ha habido un creciente incremento en la aplicación de las redes neuronales en el control automático Adicionalmente la información en el idioma español sobre este tema es poca en nuestro medio, y paralelamente está técnica de control ha adquirido una gran relevancia como tecnología emergente. Por tal motivo se considera pertinente realizar una investigación bibliográfica a nivel de monografía sobre los neurocontroladores en servosistemas, y otros campos del control automático. Para el desarrollo del neurocontrolador se hizo una clasificación de los distintos neurocontroladores, tomando como referencia el campo y la forma en que se aplica en el control automático. Esta investigación tiene como fin mostrar como se logra diseñar un neurocontrolador utilizando el toolbox de redes neuronales de MATLAB, partiendo de la simulación de un control PID del servosistema. Al final se simula el neurocontrolador con el servosistema, con el fin de hacer la comparación entre estos dos controles. Adicionalmente se creo una página web para que presentara en una forma didáctica las principales aplicaciones de los neurocontroladores, y la forma en que se diseño el neurocontrolador del servosistema, y al final se presenta las ventajas que presenta neurocontrol sobre el PID.Incluye bibliografí

Formulación de un modelo teórico de aplicaciones de las redes neuronales en la solución de problemas de dislexia

Muchos niños en edad escolar tienen dificultades en el aprendizaje, en los últimos años estamos asistiendo a un mayor conocimiento de la dislexia, sus causas, y los métodos de enseñanza más adecuados para estos alumnos. Se está avanzando mucho en la investigación de las bases neurológicas de este trastorno, y se están diagnosticando más casos de dislexia, no por una mayor incidencia en nuestros días, sino, por un mayor conocimiento, avance en las técnicas de detección, y el desarrollo de herramientas Computaciónales inteligentes. Además la presencia de las TIC basadas en las redes neuronales artificiales en la vida diaria de nuestros alumnos y de los profesores, hace que no podamos ignorarlas y dejar de lado su utilidad como herramienta de trabajo y de apoyo, tanto para alumnos que presenten dificultades de aprendizaje, como para aquellos que no. Por lo tanto se nos hace necesario trabajar y reflexionar sobre la manera en que las redes neuronales artificiales pueden ayudar a los alumnos que más dificultades presenta. Por lo tanto consideramos que la formación en esta área, va a resultar muy útil y necesaria para dar una respuesta ajustada a las necesidades de estos niños tanto si trabajamos en el aula con ellos como si intervenimos individualmente con estos alumnos de una forma temprana

Diagnóstico de procesos industriales basado en predicción de estados funcionales con inteligencia artificial para el control y la programación de mantenimiento

RESUMEN: En este trabajo se presenta el diseño de una estrategia inteligente, para el diagnóstico automático de procesos industriales mediante la predicción con Redes Neuronales Artificiales (RNAs) y clasificación difusa. Para diseñar la estrategia de diagnóstico se utilizó información histórica del proceso. La clasificación fue implementada como herramienta para el agrupamiento difuso de patrones. Las clases fueron analizadas por el experto del proceso para generar estados funcionales. Las RNAs de configuración multicapa fueron entrenadas para predecir los estados funcionales del proceso. Las salidas en la etapa de predicción son las entradas del clasificador. En el esquema de diagnóstico propuesto los estados funcionales serán utilizados para generar las acciones preventivas antes de la transición hacia un estado de falla. La inteligencia artificial se presenta como una alternativa que al ser combinada con la ingeniería de mantenimiento permitirá el diseño de sistemas complejos y eficientes para programar acciones de tipo preventivas y predictivas sobre las máquinas en la industria. La estrategia propuesta fue implementada sobre un sistema de control convencional para la conmutación de los parámetros de control y la predicción de fallas; y sobre un sistema de producción de aire medicinal para la programación de acciones de manteniendo a partir de la predicción de estados funcionales.ABSTRACT: In this work the design of an intelligent strategy for the automatic diagnosis of processes by means of Artificial Neural Networks (ANNs) prediction and diffuse classification is presented. To design the diagnosis strategy, historical information of the process is used. The classification is implemented as a tool for the diffuse grouping of patterns. Classes are analyzed by the process expert to generate functional states. The ANNs of multilayer configuration was trained to predict the functional states of the process. The outputs in the prediction stage are the entries of the classifier. In the proposed diagnostic scheme, the functional states will be used to generate the preventive actions before the transition to a fault state. Artificial intelligence is presented as an alternative that, when combined with maintenance engineering, will allow the design of complex and efficient systems to program preventive and predictive actions on machines in organizations. The proposed strategy was implemented on a conventional control system for the commutation of the control parameters and the prediction of faults; and on a medicinal air production system for programming maintenance actions based on the prediction of functional states

Diseño automático de redes de neuronas artificiales para la predicción de series temporales

El ser humano ha avanzado mucho, tecnológicamente hablando, en el último siglo. La sed por descubrir e innovar no tiene límites y cómo no, aplicar dichas innovaciones para nuestro provecho y bienestar general. Uno de los campos de investigación a los que se ha aplicado dicha innovación es la predicción. Al hablar de predicción, lo primero que nos puede venir a la cabeza son temas no tan científicos como la astrología o la lectura de manos, pero en realidad, diversos métodos estadísticos y matemáticos pueden ayudar a proporcionar información sobre el futuro. Uno de los ejemplos más comunes es la predicción del tiempo meteorológico que podemos observar cada día en televisión. Además de los métodos ya mencionados, en los últimos años ha proliferado el estudio de la predicción mediante técnicas de inteligencia computacional y dentro de las predicciones, aquellas que se ocupan de predecir series temporales. La predicción de series temporales consiste en llevar a cabo aproximaciones o estimaciones de qué valores tendrán los elementos futuros de una serie temporal partiendo de los valores de los elementos previos o ya conocidos. Como veremos en esta tesis doctoral, a lo largo de los años se han usado diferentes técnicas de inteligencia computacional con este propósito, aunque nosotros nos centraremos en las redes de neuronas artificiales. Plantearemos las ventajas y problemas que se pueden dar y nos centraremos en intentar solventar dichos problemas. Uno de los problemas clave que se plantea actualmente a la hora de aplicar redes de neuronas artificiales a cualquier dominio dado, es su correcto diseño. Estudiaremos pues las diferentes soluciones propuestas para el correcto diseño de las redes de neuronas artificiales, aunque terminaremos centrándonos en aquellas que hacen uso de la computación evolutiva. Este modelo de redes es el que se conoce como redes de neuronas artificiales evolutivas. Esta tesis doctoral presenta tres enfoques diferentes para el modelado automático de redes de neuronas artificiales. Cada enfoque irá destinado a solventar cada uno de lo que nosotros consideramos los tres puntos o problemas claves existentes al diseñar una red de neuronas artificial. El primer enfoque consistirá en el tratamiento de los datos que son pasados como patrones a la red para que ésta aprenda y sea evaluada. El segundo enfoque se centrará en las diferentes técnicas evolutivas que pueden ser usadas, cómo obtener un fenotipo a partir de un genotipo (y viceversa) y cómo evaluar una red. El último enfoque que se estudiará, es el tipo de arquitectura de red que debe ser usada para la predicción de series temporales. El objetivo final de esta tesis doctoral es llevar a cabo un sistema automático de diseño de redes de neuronas artificiales para solventar problemas de predicción de series temporales con la mayor exactitud posible y transparente al usuario, es decir, que este no tenga que ser un experto en la materia para poder hacer uso de él. --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------The human being have progressed a lot, technologically speaking, in the last century. The thirst for discovery and innovation has no limits and of course, to apply these innovations to our benefit and general welfare. One of the research areas that have been applied to this innovation is the prediction. When we talk about prediction, the first thing that may come to our minds are not so scientific issues as astrology or hand reading, but in fact, several statistical and mathematical methods can help to provide information about the future. One of the most common examples is the weather forecasting that we can watch every day on television. Besides the methods already commented, in recent years it has proliferated the prediction study using computational intelligence techniques and within these predictions, those consisting of time series forecasting. Time series forecasting consist of carrying out approximations or estimations about which values will have the future elements of a time series starting from the values of the previous already known elements. As we discuss in this PhD thesis, over the years it has been used different computational intelligence techniques for this purpose, although we will focus on artificial neural networks.We will present the advantages and problems that may appear and we will focus on trying to solve these problems. One of the key problems that currently arise in applying artificial neural networks to any given domain, is its correct design. We will study then the different solutions proposed for the proper design of artificial neural networks, although at the end, we will focus on those which use evolutionary computation. This network model is known as evolutionary artificial neural networks. This PhD thesis presents three different approaches for the automatic design of artificial neural networks. Each approach will be dedicated to solve each of what we consider the three points or key problems in designing an artificial neural network. The first approach will consist of treating the data that are passed to the network as patterns to make it learn and be evaluated. The second approach will focus on the different evolutionary techniques that can be used, how to obtain a phenotype from a genotype (and vice versa) and how to evaluate a network. The last approach to be studied, is the type of network architecture to be used for time series forecasting. The ultimate goal of this thesis is to implement an automatic system to design artificial neural networks to solve time series forecasting problems as accurately as possible and transparent to the user, i.e. that the user did not have to be an expert to make use of it

Estrategias de Deep Learning en SLAM Activo

El SLAM (Simultanous Localisation and Mapping) activo hace referencia al problema de controlar el movimiento de un robot que está realizando SLAM, de forma que se minimice la incertidumbre del mapa creado y de su localización. Tradicionalmente ha sido resuelto mediante filtros u otras aproximaciones que involucran procesos de decisión de Markov o algoritmos de aprendizaje por refuerzo. En éstos, es necesario (i) identificar las posibles acciones, (ii) calcular el valor futuro esperado de cada una de ellas (e.g. mediante funciones de utilidad) y (iii) ejecutar la acción óptima. En este Trabajo Fin de Máster se analiza la resolución del problema mediante redes neuronales profundas, un campo de gran auge en la actualidad donde el aprendizaje por excelencia es el supervisado, que atrae la mayoría de investigaciones y aplicaciones de la literatura. La naturaleza del problema abordado, sin embargo, hace necesario el uso de otra forma de aprendizaje automático: el aprendizaje por refuerzo profundo. Se ha analizado el potencial y las limitaciones de este marco de trabajo, empleado normalmente en entornos de simulación sencillos, donde la diferencia entre exploración y navegación y el problema de generalización (clave en el SLAM activo, puesto que la información a priori del entorno es nula) son habitualmente obviados. Se han implementado distintas aproximaciones de aprendizaje por refuerzo y refuerzo profundo basadas en Q-learning sobre el entorno de simulación Gazebo. Ambos aprendizajes y su capacidad de generalización a escenarios desconocidos se estudian en profundidad, consiguiendo que agentes entrenados naveguen por entornos totalmente desconocidos. Además, se propone la inclusión de una métrica de la matriz de covarianza en la función de recompensa, consiguiendo una reducción de entropía paulatina durante la exploración y favoreciendo acciones mucho más óptimas en términos de reducción de la in- certidumbre.<br /

Simulación de un sistema de clasificación robotizado de propósito general utilizando técnicas de Deep-Learning y visión artificial en Python

En la actualidad, la inteligencia artificial es el pilar fundamental de la denominada cuarta revolución industrial. Por ello, este trabajo de fin de grado busca aplicar los algoritmos del aprendizaje profundo y visión artificial sobre un sistema de clasificación robotizado de propósito general. El objetivo de este trabajo de fin de grado es el estudio y diseño de redes neuronales artificiales para su posible implementación en la industria. Se realiza un estudio bibliográfico con el fin de comprender el funcionamiento de este tipo de algoritmos y obtener la capacidad de diseñar modelos propios para diferentes fines. Para la simulación del sistema de clasificación robotizado se ha hecho uso del simulador CoppeliaSim. En dicho entorno se generan los datos de entrenamiento y se realizan las validaciones de los modelos creados. También, se ha utilizado TensorFlow y Keras programando en el lenguaje de programación Python para el diseño de las redes. Se han propuesto dos problemas: i) la identificación objetos en un almacén automatizado; y ii) el segundo la obtención de la localización de un objeto, utilizando cámaras virtuales en ambas situaciones. Por último, se analiza los resultados obtenidos de las redes y se comprueba su viabilidad en la industria moderna

Modelo Computacional para la Estimación de Oxígeno Disuelto en Estanques de Producción Acuícola Empleando Redes Neuronales Artificiales

Documento en formato PDFEn la actualidad, la población mundial está en constante aumento, lo que tiene como consecuencia, entre otras cosas, un mayor consumo de alimentos. Así pues, la acuicultura se ha convertido en el sector alimenticio con mayor crecimiento a nivel mundial (Lekang, 2013). Sin embargo, llevar a cabo esta actividad implica controlar diversos parámetros como el oxígeno, temperatura, salinidad, nitritos y nitratos entre otros, para mantenerlos en rangos adecuados o lo más parecido a los que se encontrarían en la naturaleza, permitiendo así obtener producciones acuícolas exitosas donde los organismos no se estresen, enfermen o mueran, y a la vez se tenga el máximo rendimiento en reproducción y crecimiento. El oxígeno disuelto es principal indicador de la calidad del agua; por ello, los acuicultores presentan especial atención a las concentraciones de este parámetro. Para evitar las fluctuaciones de este gas, inherentes a la dinámica natural de los sistemas acuícolas y los problemas que esto ocasiona a los organismos de cultivo, los productores generalmente utilizan aireación artificial a máxima potencia (potencia nominal) para complementar los suministros de oxígeno necesarios a lo largo del día (Tucker, 2005). Sin embargo, como lo sugiere Boyd (1998), el uso de la aireación máxima para lograr la mayor producción posible es menos rentable que la aireación moderada, cuando se trata de mejorar la calidad del agua y la eficiencia de conversión alimenticia. Así, una aireación convencional (máxima) trae consigo un uso, en la mayoría de las ocasiones, ineficiente del oxígeno disuelto, además de un significativo incremento en el consumo de energía de los equipos y el posible deterioro de estos al estarse activando y desactivando constantemente durante periodos prolongados de tiempo, además de posibles problemas relacionados al estrés de los organismos que esto provoca. Los sistemas de cultivo actuales, tienen la finalidad de una mayor producción de organismos en un menor espacio de cultivo, por lo que se han comenzado a desarrollar nuevas técnicas de control y formas de predicción para integrarlas dentro de sistemas de automatización comerciales con bajo costo, mínimo impacto ecológico y fácil de usar. Las mediciones de oxígeno disuelto que son tomadas cada determinado tiempo generan una serie tiempo la cual oscila estacionalmente y durante un periodo de 24 horas. Derivado de las múltiples variables que influyen en él, presenta un comportamiento complejo y no lineal, generalmente con niveles de concentración por la mañana y por la noche, contrastando en la tarde, donde se suelen encontrar niveles altos. En años recientes, las redes neuronales artificiales (RNAs) se han utilizado en problemas de estimación y predicción de series temporales en distintas disciplinas; sin embargo, son pocos los trabajos en los que se han aplicado para problemas de calidad del agua (y todos los parámetros relacionados). Su uso en predicción de series temporales de oxígeno disuelto puede permitir, entre otras cosas, encontrar las relaciones no lineales entre las variables de entrada (principalmente valores pasados de la misma serie de tiempo y valores de otras variables que influyen en la serie) y las variables de salida (valores futuros de la serie). En este trabajo de tesis se propone el desarrollo de un modelo computacional para la estimación de oxígeno disuelto utilizando RNAs, las cuales realizarán predicciones para conocer las concentraciones de este parámetro en periodos futuros de tiempo. El diseño de las RNAs está basado en Algoritmos Evolutivos (AEs), particularmente en el algoritmo llamado: Selección de Características en el Algoritmo de Programación Evolutiva de Redes Neuronales Artificiales del Inglés Feature Selection of Evolutionary Programming of Artificial Neural Networks (FS-EPNet) (Lopez et. al., 2013; Landassuri et. al., 2013), el cual determinará la arquitectura de la red, donde la función objetivo será la predicción en un lapso determinado de tiempo. Aunque el análisis de la calidad del agua se ve afectado por varios parámetros, este trabajo considera únicamente la predicción del oxígeno, utilizando dos formas de predicción: predicción a un paso adelante y predicción iterada. Esto permitirá sentar las bases para futuras investigaciones sobre predicciones multiparamétricas, análisis del estado de la calidad del agua y control predictivo de la calidad del agua

Modelo estocástico para el pronóstico de la concentración del material particulado (PM10) en los distritos de Jesús María y Ate Vitarte, 2019

La contaminación atmosférica propicia el deterioro de la calidad del aire. Los efectos adversos que genera la concentración de los agentes contaminantes en los ecosistemas son severos. Hoy se registra información de personas con problemasrespiratorios, cardiovasculares y cáncer de pulmón que han llevado a la muerte a miles de ellas, sobre todo por el material particulado que se considera en mayor proporción y distribución en las ciudades más grandes y pobladas. En cierta medida, las autoridades competentes responden a este problema creando una red de monitoreo de contaminantes primarios en las capitales más afectadas. Sin embargo, la medida no es completa debido a que la gestión no contempla un sistema de alerta temprana que pueda prever que las personas estén expuestas a la concentración del contaminante. Es por ello que, en el presente estudio, se realizó un modelo estocástico, que contempla los factores climáticos secundarios, para el pronóstico de la concentración del material particulado (PM10) en los distritos de Ate Vitarte y Jesús María, para lo cual se utilizó la técnica de retropropagación de una red neuronal artificial multicapa, con lo cual se obtuvo como mejor algoritmo 4 neuronas en la capa oculta para el distrito de Ate vitarte y 2 neuronas, para el distrito de Jesús María, con error cuadrático medio de 1.59 y 0.01 respectivamente. Se verificó el grado de bondad de ajuste con una correlación de Pearson con lo que se obtuvo 0.7 y 0.9 para los distritos de Ate Vitarte y Jesús María. De modo que el modelo puede responder a estimar la concentración del material particualdo (PM10) en ambos distritos. Cabe resaltar que se debe realizar un ajuste mejor para los datos del distrito de Ate Vitart