Tesis de la UNE El ROBIT “Desarrollo de un modelo que permite la evaluación de actividades operativas de una Red Neuronal aplicada a la Robótica”
Las redes neuronales artificiales son un paso adelante en la evolución de la robótica que satisface las necesidades mas avanzadas de los seres humanos, ya no es cuestión de realizar tareas programadas según un estímulo determinado si no de tomar ciertas decisiones basadas en actitudes aprendidas ante ambientes desconocidos tal como lo hacemos en la vida cotidiana. El proyecto de grado fue basado primordialmente en la investigación de esta técnica en diferentes aspectos: arquitecturas existentes, aprendizaje, como entrenarlas, como adaptarlas y utilizaciones en la industria lo cual llevo al descubrimiento de que no existe un chip especializado para poder emular una red neuronal o al menos una neurona en hardware. Esto hace que los robots manejados con redes neuronales no sean autómatas si no que estén controlados por un computador que es controlado por un humano. Así, se estudió la manera de llevar esta tecnología a hardware utilizando componentes electrónicos de uso común y bajo coste llegando a la conclusión que la ley de propagación de aprendizaje se podía emular perfectamente con simples amplificadores operacionales inversores. Robit es un modelo experimental que permitió ver de forma tangible y autónoma el comportamiento que ofrecían las redes neuronales artificiales que se entrenaron de forma teórica con MatLab y que se construyeron en hardware bajo la arquitectura de perceptrón. Estas redes le permitieron a Robit tener: visión artificial, audición artificial, voz y movimiento artificial. La primera red neuronal con aprendizaje no supervisado fue la de la visión cuya misión era reconocer un patrón dado por la cantidad de luz que refleja una persona que se paraba frente a él y de la cual se le había enseñado a Robit el nombre de identificación. La segunda red neuronal con aprendizaje supervisado y pesos atribuidos por cálculo matemático fue la que controlaba las funciones motoras de Robit dependiendo de los patrones que se obtenían del sintetizador de voz que tomaba en cuenta las características de la voz escuchada lo cual incluía la gravedad de la voz, el ruido ambiente, la calidad del micrófono, etc., dando valores analógicos de voltaje diferentes para cada palabra dependiendo de los factores mencionados. Así, Robit fue capaz de reconocer la voz grabada de cada usuario y mediante la red neuronal descartar los ruidos externos que no formaban parte de la voz y acatar solo las ordenes de avanzar, detenerse, giro a la derecha y gira a la izquierda. Este trabajo se terminó en Julio de 2008, siendo presentado al jurado para su defensa, recibiendo la máxima calificación y menciones de honor.
Más información en www.sistevan.com
Tesis de la UNE El ROBIT “Desarrollo de un modelo que permite la evaluación de actividades operativas de una Red Neuronal aplicada a la Robótica”
Las redes neuronales artificiales son un paso adelante en la evolución de la robótica que satisface las necesidades mas avanzadas de los seres humanos, ya no es cuestión de realizar tareas programadas según un estímulo determinado si no de tomar ciertas decisiones basadas en actitudes aprendidas ante ambientes desconocidos tal como lo hacemos en la vida cotidiana. El proyecto de grado fue basado primordialmente en la investigación de esta técnica en diferentes aspectos: arquitecturas existentes, aprendizaje, como entrenarlas, como adaptarlas y utilizaciones en la industria lo cual llevo al descubrimiento de que no existe un chip especializado para poder emular una red neuronal o al menos una neurona en hardware. Esto hace que los robots manejados con redes neuronales no sean autómatas si no que estén controlados por un computador que es controlado por un humano. Así, se estudió la manera de llevar esta tecnología a hardware utilizando componentes electrónicos de uso común y bajo coste llegando a la conclusión que la ley de propagación de aprendizaje se podía emular perfectamente con simples amplificadores operacionales inversores. Robit es un modelo experimental que permitió ver de forma tangible y autónoma el comportamiento que ofrecían las redes neuronales artificiales que se entrenaron de forma teórica con MatLab y que se construyeron en hardware bajo la arquitectura de perceptrón. Estas redes le permitieron a Robit tener: visión artificial, audición artificial, voz y movimiento artificial. La primera red neuronal con aprendizaje no supervisado fue la de la visión cuya misión era reconocer un patrón dado por la cantidad de luz que refleja una persona que se paraba frente a él y de la cual se le había enseñado a Robit el nombre de identificación. La segunda red neuronal con aprendizaje supervisado y pesos atribuidos por cálculo matemático fue la que controlaba las funciones motoras de Robit dependiendo de los patrones que se obtenían del sintetizador de voz que tomaba en cuenta las características de la voz escuchada lo cual incluía la gravedad de la voz, el ruido ambiente, la calidad del micrófono, etc., dando valores analógicos de voltaje diferentes para cada palabra dependiendo de los factores mencionados. Así, Robit fue capaz de reconocer la voz grabada de cada usuario y mediante la red neuronal descartar los ruidos externos que no formaban parte de la voz y acatar solo las ordenes de avanzar, detenerse, giro a la derecha y gira a la izquierda. Este trabajo se terminó en Julio de 2008, siendo presentado al jurado para su defensa, recibiendo la máxima calificación y menciones de honor.
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Tesis de la UNE El ROBIT “Desarrollo de un modelo que permite la evaluación de actividades operativas de una Red Neuronal aplicada a la Robótica”
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