Mucho se ha hecho en el modelado del comportamiento de neuronas biológicas, desde redes neuronales artificiales de primera, segunda y hasta de tercera generación. Diversas publicaciones científicas están orientadas al estudio, análisis y aplicación de redes neuronales artificiales de segunda generación, donde la estructura de la neurona tiene un patrón simple e inspirado en la de una neurona biológica.
Aprende más de este tema con Joel Suárez Cansino, investigador de la Universidad Autónoma del Estado de Hidalgo.
Aprende más de este tema con Joel Suárez Cansino, investigador de la Universidad Autónoma del Estado de Hidalgo.
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00:00Mucho se ha hecho en el modelado del comportamiento de neuronas biológicas, desde redes neuronales
00:16artificiales de primera generación, segunda y hasta de tercera generación. Diversas publicaciones
00:23científicas están orientadas al estudio, análisis y aplicaciones de redes neuronales
00:27artificiales de segunda generación, donde la estructura de la neurona tiene un patrón simple
00:33e inspirado en la de una neurona biológica. Dendritas, entradas, neurotransmisores y gombas
00:41de iones, pesos, acumulación interna y externa de iones, integración de señales ponderadas,
00:48potencial de acción, función de transferencia, estado neuronal, activación. Sin embargo,
00:55el problema general de proponer una arquitectura de red neuronal artificial que resuelva un
01:00problema específico, partiendo de primeros principios que formalicen una ingeniería del
01:05cerebro, está lejos de lograrse. Indudablemente, la dualidad medioambiente-red neuronal artificial
01:12es indestructible. La red neuronal artificial afecta y es afectada por el medioambiente que
01:18la contiene. En ello, el concepto de información es primordial, ya que es el insumo para ambos.
01:25La señal de entrada a la red neuronal artificial como representación física de la información es
01:31operada por esta en forma compleja, con transformaciones del espacio de señales,
01:36desdoblamientos, escalamientos, rotaciones, traslaciones, etc. Una secuenciación de estas
01:44operaciones sobre señales es equiparable al movimiento de partículas de un fluido,
01:49lo que sugiere que el procesamiento es fluídico. Curiosamente, en dinámica de fluidos,
01:54el análisis de problemas se realiza con base en las ecuaciones de Navier-Stokes. Y algo similar
02:00ocurre en electromagnetismo, donde las ecuaciones de Maxwell son el fundamento ingenieril. La
02:05cuestión es, ¿habrá un simil en el estudio de la dinámica de señales procesadas por
02:10redes neuronales artificiales? Gracias por su atención. Hasta la próxima.