Sistemas Inteligentes : Aplicaciones

En su aspecto teórico esta línea de investigación está centrada en el estudio de procesos adaptativos para la obtención de Sistemas Inteligentes que deban operar en entornos de información dinámicos con alta probabilidad de cambios. Incluye el tratamiento de metaheurísticas propias de la Inteligencia Artificial Subsimbólica: Redes Neuronales Artificiales, Optimización basada en Colonia de Hormigas y Algoritmos Evolutivos. El aspecto aplicado de esta investigación recae sobre la problemática relacionada con la búsqueda eficiente de recursos en redes Peer-to-Peer completamente descentralizadas. Características claves de estos sistemas incluyen: descentralización, auto-organización, dinamismo y tolerancia a fallas, que los hacen naturalmente escalables y atractivos para compartir información y otras clases de recursos. Sin embargo, los mecanismos para la búsqueda de recursos en un sistema totalmente distribuido aún son tema de investigación. El aporte de la presente línea de investigación se sustenta en la necesidad de encontrar variantes eficientes para compartir recursos en sistemas dinámicos totalmente descentralizados.Apellido, Nombre del Director/a/e: De Giusti, Armando Apellido, Nombre del Codirector/a/e: Lanzarini, Laura Tipo de Beca: Formación Superior Año: 2007 Área Temática: ExactasFacultad de Informátic

Sistemas inteligentes aplicados a redes de datos

El presente trabajo monográfico tiene por objetivo presentar una visión general sobre el estado actual y la actividad científica relacionada con los sistemas inteligentes aplicados en áreas inherentes a las redes de datos. He recopilado una vasta cantidad de publicaciones vinculadas con la temática aquí pretendida. Sin embargo, la enumeración detallada de éstas resultaría tediosa y de escasa utilidad. En su lugar he estructurado la presentación del material agrupándolos en cinco tópicos generales con los que espero haber realizado una buena cobertura de los temas abordados. Pretendo no profundizar en detalles que oscurezcan la visión general que deseo brindar. Sin embargo, cada temática estará acompañada de las referencias correspondientes para que el lector interesado pueda hallar fácilmente las fuentes originales y ampliar los conceptos de su interés. A medida que vaya avanzando en los temas propuestos, y conforme sea necesario, iré introduciendo de forma muy reducida los conceptos más generales de las estrategias inteligentes utilizadas en cada caso. Este trabajo está organizado de la siguiente manera. En la sección 2 abordaré la temática del diseño óptimo de redes confiables y algunas soluciones aportadas por los Algoritmos Evolutivos. La sección 3 tratará el tema de ruteo en redes y la aplicación de los sistemas basados en Colonias de Hormigas. La problemática sobre cómo lograr una transmisión multicast eficiente será el tema de la sección 4 presentando algunas soluciones evolutivas para resolverlo. En la sección 5 presentaré una importante área de aplicación de las Redes Neuronales y los Sistemas Inmunes Artificiales en el contexto de la seguridad informática: los Sistemas de Detección de Intrusos. Finalmente, antes de las conclusiones, dedicaré la sección 6 al tratamiento de la recuperación de la información en Internet utilizando Agentes Inteligentes.Facultad de Informátic

Design and implementation of a digital neural processor for detection applications

The main focus of this research is to develop a digital neural network (processor) and hardware (VLSI) implementation of the same for detection applications, for example in the distance protection of power transmission lines. Using a hardware neural processor will improve the protection system performance over software implementations in terms of speed of operation, response time for faults etc. The main aspects of this research are software design, performance analysis, hardware design and hardware implementation of the digital neural processor. The software design is carried out by developing an object oriented neural network simulator with backpropagation training using C++ language. A preliminary analysis shows that the inputs to the neural network need to be preprocessed. Two filters have been developed for this purpose, based on the analysis of the training data available. The performance analysis involves studying quantization effects (determination of precision requirements) in the network. -- The hardware design involves design of the neural network and the preprocessors. The neural processor consists of three types of processing elements (neurons): input, hidden and output neurons. The input neurons form the input layer of the processor which receive input from the preprocessors. The input layer can be configured to directly receive external input by changing the mode of operation. The output layer gives the signal to the relay for tripping the line under fault. Each neuron consists of datapath and local control unit. Datapath consists of the components for forward and backward passes of the processor and the register file. The local control unit controls the flow of data within a neuron and co-ordinates with the global control unit which controls the flow of data between layers. The neurons and the layers are pipelined for improving the throughput of the processor. The neural processor and the filters are implemented in VLSI using hardware description language (VHDL) and Synopsys / Cadence CAD tools. All the components are individually verified and tested for their functionality and implemented using 0.5 μ CMOS technology