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EP 152 Programación de redes neuronales
Desde hace un poco más de cien años, con el descubrimiento de las neuronas, hemos experimentado avances extraordinarios tanto en el conocimiento del cerebro como en la tecnología de la computación. Y en la intersección de estos dos dominios ha aparecido la inteligencia artificial que hoy en día está iniciando una revolución global. Sin embargo, la forma como hacemos inteligencia artificial hoy en día conlleva un alto costo energético por las enormes cantidades de recursos de cómputo requeridos. Las redes neuronales de impulsos (Spiking Neural Networks) que han sido una valiosa herramienta para simular el cerebro y para el avance de la neurociencia, se presentan ahora como una promesa para hacer inteligencia artificial utilizando mucha menos energía, buscando imitar todavía más la forma como lo hace nuestro cerebro. Para lograrlo, se necesitan también cambios de fondo en la forma como se diseñan los computadores.
En este proyecto de investigación nos dedicamos a estudiar las redes neuronales de impulsos y desarrollamos dos subproyectos con propósitos específicos. De una parte, investigamos cómo utilizar estas redes para construir un sistema de navegación autónoma para un velero. Se hizo el diseño de la red, se construyó un entorno de simulación que integró varias herramientas de software y se validaron los resultados en simulación, demostrando que el controlador funciona tan bien como los mejores algoritmos del estado del arte. Además, se hizo la implementación del sistema en un velero real a escala y se hicieron pruebas de funcionamiento en la fuente de la UdeA y en el Canal de Panamá, en el marco de un convenio de colaboración con la Universidad Técnica de Panamá y la Universidad de Malardalen (Suecia).
En el otro subproyecto, investigamos la cantidad de cómputo necesario para ejecutar este tipo de redes neuronales, así como su integración con los entornos de programación paralela para lograr mayor eficiencia en el uso de recursos. Ambos esfuerzos nos permitieron conocer a fondo las capacidades y desafíos de la utilización de redes neuronales de impulsos para construir sistemas de inteligencia artificial. Es el primer proyecto que realizamos en este tema y será el punto de partida para investigaciones futuras.
En el marco de este proyecto hicieron sus trabajos de investigación y se graduaron dos estudiantes del programa de Maestría en Ingeniería y uno del pregrado en Ingeniería Electrónica.
Invitados: Sebastián Isaza Ramírez y Ricardo Andrés Velásquez Vélez, profesores del Departamento de Ingeniería Electrónica, integrantes del grupo SISTEMIC
Presentadores: Gabriel Posada, Mauricio Galeano Q, Carlos Arturo Betancur Villegas, Leidy Johana Quintero.
Preproducción: Carlos Arturo Betancur Villegas, Comunicador Social-Periodista. Leidy Johana Quintero Martínez, Comunicadora Social-Periodista.
Producción y Edición: Gabriel Posada G.
Escúchanos también por la Emisora Cultural de la Universidad de Antioquia en los 1.410 AM todos los miércoles a las 12:30 M.
Síguenos: Facebook: FacultadIngenieriaUdeA Twitter: FIngenieriaUdeA - Instagram: fingenieriaudea - YouTube: https://www.youtube.com/@facultaddeingenieriaudea
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By Ingeniemos Radio UdeADesde hace un poco más de cien años, con el descubrimiento de las neuronas, hemos experimentado avances extraordinarios tanto en el conocimiento del cerebro como en la tecnología de la computación. Y en la intersección de estos dos dominios ha aparecido la inteligencia artificial que hoy en día está iniciando una revolución global. Sin embargo, la forma como hacemos inteligencia artificial hoy en día conlleva un alto costo energético por las enormes cantidades de recursos de cómputo requeridos. Las redes neuronales de impulsos (Spiking Neural Networks) que han sido una valiosa herramienta para simular el cerebro y para el avance de la neurociencia, se presentan ahora como una promesa para hacer inteligencia artificial utilizando mucha menos energía, buscando imitar todavía más la forma como lo hace nuestro cerebro. Para lograrlo, se necesitan también cambios de fondo en la forma como se diseñan los computadores.
En este proyecto de investigación nos dedicamos a estudiar las redes neuronales de impulsos y desarrollamos dos subproyectos con propósitos específicos. De una parte, investigamos cómo utilizar estas redes para construir un sistema de navegación autónoma para un velero. Se hizo el diseño de la red, se construyó un entorno de simulación que integró varias herramientas de software y se validaron los resultados en simulación, demostrando que el controlador funciona tan bien como los mejores algoritmos del estado del arte. Además, se hizo la implementación del sistema en un velero real a escala y se hicieron pruebas de funcionamiento en la fuente de la UdeA y en el Canal de Panamá, en el marco de un convenio de colaboración con la Universidad Técnica de Panamá y la Universidad de Malardalen (Suecia).
En el otro subproyecto, investigamos la cantidad de cómputo necesario para ejecutar este tipo de redes neuronales, así como su integración con los entornos de programación paralela para lograr mayor eficiencia en el uso de recursos. Ambos esfuerzos nos permitieron conocer a fondo las capacidades y desafíos de la utilización de redes neuronales de impulsos para construir sistemas de inteligencia artificial. Es el primer proyecto que realizamos en este tema y será el punto de partida para investigaciones futuras.
En el marco de este proyecto hicieron sus trabajos de investigación y se graduaron dos estudiantes del programa de Maestría en Ingeniería y uno del pregrado en Ingeniería Electrónica.
Invitados: Sebastián Isaza Ramírez y Ricardo Andrés Velásquez Vélez, profesores del Departamento de Ingeniería Electrónica, integrantes del grupo SISTEMIC
Presentadores: Gabriel Posada, Mauricio Galeano Q, Carlos Arturo Betancur Villegas, Leidy Johana Quintero.
Preproducción: Carlos Arturo Betancur Villegas, Comunicador Social-Periodista. Leidy Johana Quintero Martínez, Comunicadora Social-Periodista.
Producción y Edición: Gabriel Posada G.
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