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Red Neuronal Artificial

El objetivo de la red neuronal artificial es resolver los problemas de la misma manera que el cerebro humano.

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Robots automatizados y sistemas de control / Control de producción

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Los robots son herramientas, como lo pueden ser el mencionado datáfono o el ordenador, aunque con tecnología más avanzada y automatizadas. En un inicio se trata de algo novedoso, pero poco a poco pasa a ser una herramienta de uso cotidiano y a volverse casi indispensable para el día a día.

Es posible que de aquí a unos años veamos cómo tiendas de todo tipo se han adaptado al uso de elementos robóticos inteligentes y automatizados para facilitar las tareas de los empleados y, al mismo tiempo, dar un mejor servicio al consumidor.

Predicción de reacciones adversas en los medicamentos

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Los problemas en la terapéutica farmacológica actual son generalmente de dos tipos: los relacionados con la falta de eficacia de los medicamentos y los derivados de la aparición de efectos adversos. Si ambos hechos pudieran anticiparse, no sólo los pacientes obtendrían un indudable beneficio clínico sino que, además, el control de costes sería considerable.

Se puede identificar un efecto secundario de un medicamentos desde el principio en lugar de tener que esperar bastante tiempo y que muchos pacientes se vean afectados con el fin de advertir los riesgos

Explotación de datos / Modelado de sistemas para automatización y control

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El Big Data inició una transformación general en las empresas hace unos años. Desde entonces, se ha pasado del uso de fuentes de datos individuales y aisladas a la unificación y enriquecimiento de la información. Es difícil encontrar empresas que no busquen transformarse en Data Driven, si no han empezado ya. Ahora estamos en la segunda parte: la explotación de los datos.

Debido a la gran velocidad con la que se genera información, la capacidad de almacenarla, procesarla y explorar, las empresas ya pueden tomar nuevas decisiones basadas en datos; o aplicar Machine Learning sobre su propia información, dejando que los modelos aprendan a resolver el problema buscando ese patrón común, en lugar de programar un código para aplicar el conjunto de conclusiones o ideas que tenían.

Analizar tendencias y patrones / Identificación de candidatos para posiciones específicas

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Es importante entender que no todas las variables del negocio se mueven en línea recta, si no que tienen el aspecto de olas sucesivas con sus respectivas crestas y valles. La dirección de estas crestas y valles es lo que constituye la tendencia , ya sea al alza, a la baja o tengan un movimiento lateral. Es por esto que mediante le explotación y análisis de datos estructurados y semi-estructurados, se obtienen patrones que delimitan la dirección y rumbo que puede seguir las variables y por consiguiente los procesos de nuestros clientes.

Optimización del flujo del tránsito / Optimización de plazas y horarios

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Una de las funciones que más ha evolucionado en los últimos años en las
organizaciones es la de la distribución.
Sin embargo, esta evolución ha derivado inexorablemente en un incremento de la
complejidad de la operaciones de transporte y distribución lo que, unido a
factores tales como la necesidad de reducir los costes de producción, el constante
incremento de los precios del transporte o el aumento de los niveles de exigencia
en las relaciones cliente-proveedor, han situado a la gestión logística como un
elemento clave dentro de la estrategia de las empresas.

En este escenario, la capacidad de las
empresas para optimizar sus rutas de
transporte y distribución aparece como un
elemento clave de la gestión logística; sin
embargo, no todas las empresas abordan
este problema de manera adecuada y
sistemática.

Creación de armas inteligentes / Monitorización en cirugías

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Se considera como arma inteligente, a aquella capaz de aprender o simular aprendizaje de experiencias pasadas, es el caso de aprendizaje colectivo en armas similares. Como por ejemplo DARPA desarrollo un sistema de misiles teledirigidos lanzados por un avión de combate MIG-16, estos misiles tienen la capacidad de enviar la información capturada sobre movimiento posición, velocidad y aceleración de los cuerpos. Esta información es enviada al siguiente misil lanzado de forma que la probabilidad de que el segundo misil impacte el objetivo es mucho mayor al del primero, por la información suministrada antes del lanzamiento.

Otro tipo de tecnología inteligente consiste en un sistema de radares que clasifica la información con redes neuronales, para determinar en un tiempo bastante reducido la identificación exacta de un objeto que se encuentra a kilómetros de distancia.

Dentro de las operaciones de aprendizaje colectivo en la creación de armas inteligentes utilizando redes neuronales, también tenemos a los conocidos enjambres de abejas robóticas, que se encargan de enviar señales de radar con información de la estructura del terreno, y si una de ellas falla entonces las demás continuarán con el envío de señales inclusive con la ultima información que capto la abeja robótica.

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RED NEURONAL ARTIFICIAL

Red Neuronal Artificial

Tal vez la mayor ventaja de las RNA es su capacidad de ser utilizado como un mecanismo de función de aproximación arbitraria que «aprende» a partir de datos observados. Sin embargo, su uso no es tan sencillo, y una relativamente buena comprensión de la teoría subyacente es esencial.

Las redes neuronales artificiales se han utilizado también para el diagnóstico de varios tipos de cáncer. Un sistema de detección de cáncer de pulmón híbrido basado ANN llamado HLND mejora la precisión del diagnóstico y la velocidad de la radiología cáncer de pulmón. Estas redes también se han utilizado para diagnosticar el cáncer de próstata. Los diagnósticos se pueden utilizar para hacer modelos específicos tomados de un gran grupo de pacientes en comparación con la información de un paciente dado.

Con la aplicación correcta, las RNA pueden ser utilizadas de forma natural en el aprendizaje online y aplicaciones de grandes conjuntos de datos. Su aplicación sencilla y la existencia de dependencias en su mayoría locales expuestos en la estructura permiten implementaciones rápidas y paralelas en el hardware.

Una Red Neuronal Artificial (RNA) es un modelo matemático inspirado en el comportamiento biológico de las neuronas y en cómo se organizan formando la estructura del cerebro. El cerebro puede considerarse un sistema altamente complejo, donde se calcula que hay aproximadamente 100 mil millones (1011) neuronas en la corteza cerebral y que forman un entramado de más de 500 billones de conexiones neuronales (una neurona puede llegar a tener 100 mil conexiones, aunque la media se sitúa entre 5000 y 10000 conexiones).

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