tag:blogger.com,1999:blog-17948648161611922672024-02-20T06:28:47.754-08:00INTELIGENCIA ARTIFICIAL POLIGrupo Inteligencia Artificialhttp://www.blogger.com/profile/09620180626095927440noreply@blogger.comBlogger9125tag:blogger.com,1999:blog-1794864816161192267.post-16303184743872253322009-11-24T20:06:00.000-08:002009-11-24T20:11:55.741-08:00VISION ARTIFICIAL<span style="font-family: Arial,Helvetica,sans-serif;">Esteban Rojas </span><br />
<span style="font-family: Arial,Helvetica,sans-serif;">Ivan Dario Gallego <br />
</span><br />
<br />
<span style="font-family: Arial,Helvetica,sans-serif;">Introducción</span><br />
<span style="font-family: Arial,Helvetica,sans-serif;">La vision es un proceso de tratamiento de información que permite obtener una descripción simbólica </span><span style="font-family: "Arial","sans-serif"; font-size: 11pt; line-height: 115%;">a partir del mundo real.</span><br />
<span style="font-family: "Arial","sans-serif"; font-size: 11pt; line-height: 115%;"><br />
</span><br />
<span style="font-family: "Arial","sans-serif"; font-size: 11pt; line-height: 115%;">Definicion:</span><br />
<div class="MsoNormal"><span style="font-family: "Arial","sans-serif";">La visión artificial es la ciencia que estudia, utilizando computadores digitales, los procesos de obtención, caracterización e interpretación de la información procedentes de imágenes tomadas de un mundo tridimensional.</span><br />
</div><div class="MsoNormal"><span style="font-family: "Arial","sans-serif";">La visión artificial en último término tiene como finalidad la reproducción del sentido de la vista. </span><span style="font-family: "Arial","sans-serif";"><o:p></o:p></span> <br />
</div><div class="MsoNormal"><br />
</div><div class="MsoNormal"><span style="font-family: "Arial","sans-serif";">NECESIDAD DE VER "ARTIFICIALMENTE“ </span><br />
</div><div class="MsoNormal"><br />
</div><div class="MsoNormal"><span style="font-family: "Arial","sans-serif";">Al igual que le sucede al hombre, el sentido de la vista es de gran importancia para las máquinas.</span><span style="font-family: "Arial","sans-serif";"><o:p></o:p></span><br />
</div><div class="MsoNormal"><span style="font-family: "Arial","sans-serif";">Las máquinas necesitan "ver" para realizar operaciones análogas (ensamblar, moverse, inspeccionar, etc.) a las que efectúan los humanos.</span><br />
</div><div class="MsoNormal"><br />
</div><div class="MsoNormal"><br />
</div><div class="MsoNormal"><span style="font-family: "Arial","sans-serif";">El sentido de la vista es capaz de permitir a las máquinas adquirir información y aprender de su entorno </span><br />
</div><div class="MsoNormal"><br />
</div><div class="MsoNormal"><span style="font-family: "Arial","sans-serif";">¿Porque Visión Artificial?</span><span style="font-family: "Arial","sans-serif";"><o:p></o:p></span><br />
</div><div class="MsoNormal"><span style="font-family: "Arial","sans-serif";">Aunque versátil, es compleja debido a que la mayoría de la información en las imágenes visuales esta codificada implícitamente y requiere ser procesada y analizada para hacerla explicita.</span><br />
</div><div class="MsoNormal"><br />
</div><div class="MsoNormal"><br />
</div><div class="MsoNormal"><span style="font-family: "Arial","sans-serif";">No obstante se enumeran algunas condiciones para su utilización:</span><span style="font-family: "Arial","sans-serif";"><o:p></o:p></span><br />
</div><div class="MsoListParagraphCxSpFirst" style="margin-left: 0cm; text-indent: 0cm;"><span style="font-family: Symbol;">·<span style="font-family: "Times New Roman"; font-size-adjust: none; font-size: 7pt; font-stretch: normal; font-style: normal; font-variant: normal; font-weight: normal; line-height: normal;"> </span></span><span style="font-family: "Arial","sans-serif";">Seguridad</span><span style="font-family: "Arial","sans-serif";"><o:p></o:p></span><br />
</div><div class="MsoListParagraphCxSpMiddle" style="margin-left: 0cm; text-indent: 0cm;"><span style="font-family: Symbol;">·<span style="font-family: "Times New Roman"; font-size-adjust: none; font-size: 7pt; font-stretch: normal; font-style: normal; font-variant: normal; font-weight: normal; line-height: normal;"> </span></span><span style="font-family: "Arial","sans-serif";">Precisión </span><span style="font-family: "Arial","sans-serif";"><o:p></o:p></span><br />
</div><div class="MsoListParagraphCxSpMiddle" style="margin-left: 0cm; text-indent: 0cm;"><span style="font-family: Symbol;">·<span style="font-family: "Times New Roman"; font-size-adjust: none; font-size: 7pt; font-stretch: normal; font-style: normal; font-variant: normal; font-weight: normal; line-height: normal;"> </span></span><span style="font-family: "Arial","sans-serif";">Consistencia</span><span style="font-family: "Arial","sans-serif";"><o:p></o:p></span><br />
</div><div class="MsoListParagraphCxSpMiddle" style="margin-left: 0cm; text-indent: 0cm;"><span style="font-family: Symbol;">·<span style="font-family: "Times New Roman"; font-size-adjust: none; font-size: 7pt; font-stretch: normal; font-style: normal; font-variant: normal; font-weight: normal; line-height: normal;"> </span></span><span style="font-family: "Arial","sans-serif";">Calidad del producto</span><span style="font-family: "Arial","sans-serif";"><o:p></o:p></span><br />
</div><div class="MsoListParagraphCxSpLast" style="margin-left: 0cm; text-indent: 0cm;"><span style="font-family: Symbol;">·<span style="font-family: "Times New Roman"; font-size-adjust: none; font-size: 7pt; font-stretch: normal; font-style: normal; font-variant: normal; font-weight: normal; line-height: normal;"> </span></span><span style="font-family: "Arial","sans-serif";">Automatización flexible</span><br />
</div><div class="MsoNormal"><br />
</div><br />
<div class="MsoListParagraphCxSpLast" style="margin-left: 0cm; text-indent: 0cm;"><br />
</div><div class="MsoNormal"><span style="font-family: "Arial","sans-serif";">¿Por qué un SVA?<o:p></o:p></span><br />
</div><div class="MsoNormal"><span style="font-family: "Arial","sans-serif";">“Una imagen tiene más información que mil palabras”<o:p></o:p></span><br />
</div><div class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: "Arial","sans-serif";">Muchos sistemas biológicos dependen de su sistema de visión (inspiración biológica)</span><span style="font-family: "Arial","sans-serif";"><o:p></o:p></span><br />
</div><div class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: "Arial","sans-serif";">En la actualidad, los ordenadores, cámaras y otros dispositivos son baratos y sus prestaciones aumentan.</span><span style="font-family: "Arial","sans-serif";"><o:p></o:p></span><br />
</div><div class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: "Arial","sans-serif";">El “mundo real” es 3D y dinámico</span><br />
</div><div class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><br />
</div><div class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: "Arial","sans-serif";">Las etapas en un SVA son:</span> <br />
</div><div class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><br />
</div><div class="MsoListParagraphCxSpFirst" style="margin-left: 0cm; text-align: justify; text-indent: 0cm;"><br />
</div><div class="MsoListParagraphCxSpFirst" style="margin-left: 0cm; text-align: justify; text-indent: 0cm;"><span style="font-family: Symbol;">·<span style="font-family: "Times New Roman"; font-size-adjust: none; font-size: 7pt; font-stretch: normal; font-style: normal; font-variant: normal; font-weight: normal; line-height: normal;"> </span></span><span style="font-family: "Arial","sans-serif";">Adquisición de la imagen </span><span style="font-family: "Arial","sans-serif";"><o:p></o:p></span><br />
</div><div class="MsoListParagraphCxSpMiddle" style="margin-left: 0cm; text-align: justify; text-indent: 0cm;"><span style="font-family: Symbol;">·<span style="font-family: "Times New Roman"; font-size-adjust: none; font-size: 7pt; font-stretch: normal; font-style: normal; font-variant: normal; font-weight: normal; line-height: normal;"> </span></span><span style="font-family: "Arial","sans-serif";">Pre procesó </span><span style="font-family: "Arial","sans-serif";"><o:p></o:p></span><br />
</div><div class="MsoListParagraphCxSpMiddle" style="margin-left: 0cm; text-align: justify; text-indent: 0cm;"><span style="font-family: Symbol;">·<span style="font-family: "Times New Roman"; font-size-adjust: none; font-size: 7pt; font-stretch: normal; font-style: normal; font-variant: normal; font-weight: normal; line-height: normal;"> </span></span><span style="font-family: "Arial","sans-serif";">Segmentación </span><span style="font-family: "Arial","sans-serif";"><o:p></o:p></span><br />
</div><div class="MsoListParagraph" style="margin-left: 0cm; text-align: justify; text-indent: 0cm;"><span style="font-family: Symbol;">·<span style="font-family: "Times New Roman"; font-size-adjust: none; font-size: 7pt; font-stretch: normal; font-style: normal; font-variant: normal; font-weight: normal; line-height: normal;"> </span></span><span style="font-family: "Arial","sans-serif";">Representación y descripción </span><span style="font-family: Symbol;"></span><br />
</div><div class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: Symbol;">·<span style="font-family: "Times New Roman"; font-size-adjust: none; font-size: 7pt; font-stretch: normal; font-style: normal; font-variant: normal; font-weight: normal; line-height: normal;"> </span></span><span style="font-family: "Arial","sans-serif";">Reconocimiento e interpretación </span><br />
</div><div class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><br />
</div><div class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: "Arial","sans-serif";">Elementos de un SVA: Problemas con la captura de imágenes </span><span style="font-family: "Arial","sans-serif";"><o:p></o:p></span><br />
</div><div class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: "Arial","sans-serif";">La captura de imágenes no está exenta de problemas:</span><br />
</div><div class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><br />
</div><div class="MsoListParagraphCxSpFirst" style="margin-left: 0cm; text-align: justify; text-indent: 0cm;"><span style="font-family: Symbol;">·<span style="font-family: "Times New Roman"; font-size-adjust: none; font-size: 7pt; font-stretch: normal; font-style: normal; font-variant: normal; font-weight: normal; line-height: normal;"> </span></span><span style="font-family: "Arial","sans-serif";">El más típico es el ruido que es información no deseada que contamina la imagen. </span><span style="font-family: "Arial","sans-serif";"><o:p></o:p></span><br />
</div><div class="MsoListParagraphCxSpMiddle" style="margin-left: 0cm; text-align: justify; text-indent: 0cm;"><span style="font-family: Symbol;">·<span style="font-family: "Times New Roman"; font-size-adjust: none; font-size: 7pt; font-stretch: normal; font-style: normal; font-variant: normal; font-weight: normal; line-height: normal;"> </span></span><span style="font-family: "Arial","sans-serif";">Existen fundamentalmente 2 tipos de ruido: </span><span style="font-family: "Arial","sans-serif";"><o:p></o:p></span><br />
</div><div class="MsoListParagraphCxSpMiddle" style="margin-left: 0cm; text-align: justify; text-indent: 0cm;"><span style="font-family: Symbol;">·<span style="font-family: "Times New Roman"; font-size-adjust: none; font-size: 7pt; font-stretch: normal; font-style: normal; font-variant: normal; font-weight: normal; line-height: normal;"> </span></span><span style="font-family: "Arial","sans-serif";">Ruido gausiano: produce pequeñas variaciones en la imagen </span><span style="font-family: "Arial","sans-serif";"><o:p></o:p></span><br />
</div><div class="MsoListParagraphCxSpLast" style="margin-left: 0cm; text-align: justify; text-indent: 0cm;"><span style="font-family: Symbol;">·<span style="font-family: "Times New Roman"; font-size-adjust: none; font-size: 7pt; font-stretch: normal; font-style: normal; font-variant: normal; font-weight: normal; line-height: normal;"> </span></span><span style="font-family: "Arial","sans-serif";">Ruido impulsional (o Salt and Pepper): el valor del píxel no tiene relación con el valor ideal sino con el valor de ruido que toma valores muy altos.</span><br />
</div><div class="MsoListParagraphCxSpLast" style="margin-left: 0cm; text-align: justify; text-indent: 0cm;"><br />
</div><div class="MsoListParagraphCxSpLast" style="margin-left: 0cm; text-align: justify; text-indent: 0cm;"><span style="font-family: "Arial","sans-serif";"> </span><span style="font-family: "Arial","sans-serif";"><o:p></o:p></span><br />
</div><div class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: "Arial","sans-serif";">Clases fundamentales de procesado de imágenes. </span><span style="font-family: "Arial","sans-serif";"><o:p></o:p></span><br />
</div><div class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: "Arial","sans-serif";">Podemos distinguir: </span><span style="font-family: "Arial","sans-serif";"><o:p></o:p></span><br />
</div><div class="MsoListParagraphCxSpFirst" style="margin-left: 0cm; text-align: justify; text-indent: 0cm;"><span style="font-family: Symbol;">·<span style="font-family: "Times New Roman"; font-size-adjust: none; font-size: 7pt; font-stretch: normal; font-style: normal; font-variant: normal; font-weight: normal; line-height: normal;"> </span></span><span style="font-family: "Arial","sans-serif";">Realzado </span><span style="font-family: "Arial","sans-serif";"><o:p></o:p></span><br />
</div><div class="MsoListParagraphCxSpMiddle" style="margin-left: 0cm; text-align: justify; text-indent: 0cm;"><span style="font-family: Symbol;">·<span style="font-family: "Times New Roman"; font-size-adjust: none; font-size: 7pt; font-stretch: normal; font-style: normal; font-variant: normal; font-weight: normal; line-height: normal;"> </span></span><span style="font-family: "Arial","sans-serif";">Restauración </span><span style="font-family: "Arial","sans-serif";"><o:p></o:p></span><br />
</div><div class="MsoListParagraphCxSpMiddle" style="margin-left: 0cm; text-align: justify; text-indent: 0cm;"><span style="font-family: Symbol;">·<span style="font-family: "Times New Roman"; font-size-adjust: none; font-size: 7pt; font-stretch: normal; font-style: normal; font-variant: normal; font-weight: normal; line-height: normal;"> </span></span><span style="font-family: "Arial","sans-serif";">Compresión </span><span style="font-family: "Arial","sans-serif";"><o:p></o:p></span><br />
</div><div class="MsoListParagraphCxSpMiddle" style="margin-left: 0cm; text-align: justify; text-indent: 0cm;"><span style="font-family: Symbol;">·<span style="font-family: "Times New Roman"; font-size-adjust: none; font-size: 7pt; font-stretch: normal; font-style: normal; font-variant: normal; font-weight: normal; line-height: normal;"> </span></span><span style="font-family: "Arial","sans-serif";">Síntesis </span><span style="font-family: "Arial","sans-serif";"><o:p></o:p></span><br />
</div><div class="MsoListParagraphCxSpMiddle" style="margin-left: 0cm; text-align: justify; text-indent: 0cm;"><span style="font-family: Symbol;">·<span style="font-family: "Times New Roman"; font-size-adjust: none; font-size: 7pt; font-stretch: normal; font-style: normal; font-variant: normal; font-weight: normal; line-height: normal;"> </span></span><span style="font-family: "Arial","sans-serif";">Análisis </span><span style="font-family: "Arial","sans-serif";"><o:p></o:p></span><br />
</div><div class="MsoListParagraphCxSpMiddle" style="margin-left: 0cm; text-align: justify; text-indent: 0cm;"><span style="font-family: Symbol;">·<span style="font-family: "Times New Roman"; font-size-adjust: none; font-size: 7pt; font-stretch: normal; font-style: normal; font-variant: normal; font-weight: normal; line-height: normal;"> </span></span><span style="font-family: "Arial","sans-serif";">Aplicaciones</span><span style="font-family: "Arial","sans-serif";"><o:p></o:p></span><br />
</div><div class="MsoListParagraphCxSpMiddle" style="margin-left: 0cm; text-align: justify; text-indent: 0cm;"><span style="font-family: Symbol;">·<span style="font-family: "Times New Roman"; font-size-adjust: none; font-size: 7pt; font-stretch: normal; font-style: normal; font-variant: normal; font-weight: normal; line-height: normal;"> </span></span><span style="font-family: "Arial","sans-serif";">Sistemas de inspección visual automática </span><span style="font-family: "Arial","sans-serif";"><o:p></o:p></span><br />
</div><div class="MsoListParagraphCxSpMiddle" style="margin-left: 0cm; text-align: justify; text-indent: 0cm;"><span style="font-family: Symbol;">·<span style="font-family: "Times New Roman"; font-size-adjust: none; font-size: 7pt; font-stretch: normal; font-style: normal; font-variant: normal; font-weight: normal; line-height: normal;"> </span></span><span style="font-family: "Arial","sans-serif";">Aplicaciones médicas </span><span style="font-family: "Arial","sans-serif";"><o:p></o:p></span><br />
</div><div class="MsoListParagraphCxSpMiddle" style="margin-left: 0cm; text-align: justify; text-indent: 0cm;"><span style="font-family: Symbol;">·<span style="font-family: "Times New Roman"; font-size-adjust: none; font-size: 7pt; font-stretch: normal; font-style: normal; font-variant: normal; font-weight: normal; line-height: normal;"> </span></span><span style="font-family: "Arial","sans-serif";">Reconocimiento biométrico </span><span style="font-family: "Arial","sans-serif";"><o:p></o:p></span><br />
</div><div class="MsoListParagraphCxSpMiddle" style="margin-left: 0cm; text-align: justify; text-indent: 0cm;"><span style="font-family: Symbol;">·<span style="font-family: "Times New Roman"; font-size-adjust: none; font-size: 7pt; font-stretch: normal; font-style: normal; font-variant: normal; font-weight: normal; line-height: normal;"> </span></span><span style="font-family: "Arial","sans-serif";">Análisis de terrenos (remote sensing images) </span><span style="font-family: "Arial","sans-serif";"><o:p></o:p></span><br />
</div><div class="MsoListParagraphCxSpMiddle" style="margin-left: 0cm; text-align: justify; text-indent: 0cm;"><span style="font-family: Symbol;">·<span style="font-family: "Times New Roman"; font-size-adjust: none; font-size: 7pt; font-stretch: normal; font-style: normal; font-variant: normal; font-weight: normal; line-height: normal;"> </span></span><span style="font-family: "Arial","sans-serif";">Robótica </span><span style="font-family: "Arial","sans-serif";"><o:p></o:p></span><br />
</div><div class="MsoListParagraphCxSpMiddle" style="margin-left: 0cm; text-align: justify; text-indent: 0cm;"><span style="font-family: Symbol;">·<span style="font-family: "Times New Roman"; font-size-adjust: none; font-size: 7pt; font-stretch: normal; font-style: normal; font-variant: normal; font-weight: normal; line-height: normal;"> </span></span><span style="font-family: "Arial","sans-serif";">Videovigilancia /Aplicaciones militares </span><span style="font-family: "Arial","sans-serif";"><o:p></o:p></span><br />
</div><div class="MsoListParagraphCxSpMiddle" style="margin-left: 0cm; text-align: justify; text-indent: 0cm;"><span style="font-family: Symbol;">·<span style="font-family: "Times New Roman"; font-size-adjust: none; font-size: 7pt; font-stretch: normal; font-style: normal; font-variant: normal; font-weight: normal; line-height: normal;"> </span></span><span style="font-family: "Arial","sans-serif";">Recuperación de imágenes por contenido (CBIR) </span><span style="font-family: "Arial","sans-serif";"><o:p></o:p></span><br />
</div><div class="MsoListParagraphCxSpLast" style="margin-left: 0cm; text-align: justify; text-indent: 0cm;"><span style="font-family: Symbol;">·<span style="font-family: "Times New Roman"; font-size-adjust: none; font-size: 7pt; font-stretch: normal; font-style: normal; font-variant: normal; font-weight: normal; line-height: normal;"> </span></span><span style="font-family: "Arial","sans-serif";">Domótica</span><span style="font-family: "Arial","sans-serif";"><o:p></o:p></span><br />
</div> <span style="font-family: "Arial","sans-serif";"></span><span style="font-family: "Arial","sans-serif";"><o:p></o:p></span><br />
<span style="font-family: "Arial","sans-serif";"></span><span style="font-family: "Arial","sans-serif";"><o:p></o:p></span><br />
<br />
<br />
<br />
<span style="font-family: "Arial","sans-serif";"></span><span style="font-family: "Arial","sans-serif";"><o:p></o:p></span><br />
<span style="font-family: "Arial","sans-serif";"><br />
</span><br />
<div class="MsoNormal"><span style="font-family: "Arial","sans-serif";"></span><br />
</div><div class="MsoNormal"><span style="font-family: "Arial","sans-serif";"><o:p></o:p></span><br />
</div>Grupo Inteligencia Artificialhttp://www.blogger.com/profile/09620180626095927440noreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-1794864816161192267.post-31580700823266188922009-11-24T08:45:00.000-08:002009-11-24T08:45:00.467-08:00PROCESAMIENTO DE IMAGEN CON MATLAB Esteban Rojas Castro<div style="text-align: justify;">En este ejemplo veremos una sencilla aplicacion de matlab para el procesamiento de imagen.<br />
</div><div style="text-align: justify;"><br />
</div><div style="text-align: justify;">Primero debemos cargar la i magen a matlab por medio del siguiente comando:<br />
</div><div style="text-align: justify;"><br />
</div><div style="text-align: justify;"><b>A=double(imread(NombreImagen,Formato));</b><br />
</div><div style="text-align: justify;"><br />
Donde NombreImagen representa el nombre de la imagen con el path completo y<br />
Formato representa el formato de la imagen. La función double se utiliza para poder<br />
realizar operaciones con la matriz A que implican números decimales (hay ciertas<br />
operaciones que no se pueden hacer con variables del tipo uint8 como lo son los niveles<br />
de gris de las imágenes que utilizamos generalmente). El formato de imagen comúnmente<br />
utilizado es el tif .<br />
</div><div style="text-align: justify;">En el caso de imágenes en formato jpg, se debe hacer un paso más para obtener la imagen<br />
en escala de grises (debido a la forma en que se almacena la imagen jpg).<br />
Ejemplo:<br />
</div><div style="text-align: justify;"><br />
<b>A=double(imread('C:\MATLAB6p5\toolbox\images\imdemos\football.jpg','jpg'));<br />
A=A(:,:,1);</b><br />
</div><div style="text-align: justify;"><br />
</div><div style="text-align: justify;">Luego debemos visualizar la imagen para esto utilizamos el siguiente comando:<br />
</div><div style="text-align: justify;"><br />
</div><div style="text-align: justify;"><b>imshow(uint8(A))</b><br />
</div><div style="text-align: justify;"><br />
Donde A es la matriz que representa la imagen y uint8 se utiliza para convertir los elementos<br />
de A en enteros de 8 bits (256 niveles de gris). Si la imagen ya está en formato<br />
uint8 no es necesario usar la función ‘uint8’.<br />
</div><div style="text-align: justify;">Dado el caso que se quiera visualizar mas de una imagen se debe de utilizar el siguiente comando:<br />
</div><div style="text-align: justify;"><br />
</div><div style="text-align: justify;"><b>subplot(2,2,1);imshow(uint8(A))<br />
subplot(2,2,2);imshow(uint8(B))<br />
subplot(2,2,3);imshow(uint8(C))<br />
subplot(2,2,4);imshow(uint8(D))</b><br />
</div><div style="text-align: justify;"><br />
En este caso, se visualiza un arreglo de imágenes de 2x2. Lo mismo se puede hacer<br />
para ver otro tipo de gráficos.<br />
</div><div style="text-align: justify;"><br />
</div><div style="text-align: justify;">Luego en caso de que se desee ver la grafica de frecuencias de la imagen debemos aplicar la transformada de Fourier utilizando el siguiente comando:<br />
</div><div style="text-align: justify;"><br />
</div><div style="text-align: justify;"><b>Fa=fft2(A);</b><br />
</div><div style="text-align: justify;"><br />
Esta función mapea las frecuencias altas en el centro del espectro mientras que las<br />
frecuencias más bajas se encuentran en la periferia. Para colocar la frecuencia cero en el<br />
centro del espectro se debe utilizar, además, la función fftshift de la siguiente forma:<br />
</div><div style="text-align: justify;"><br />
</div><div style="text-align: justify;"><br />
Antitransformada discreta de Fourier en dos dimensiones<br />
</div><div style="text-align: justify;"><br />
<b>A=ifft2(Fa);</b><br />
</div><div style="text-align: justify;"><br />
Debido a que Fa es una matriz compleja, al antitransformar pueden quedar ciertos residuos<br />
de números imaginarios que se deben a la precisión limitada del cálculo. Esto hace<br />
que la imagen resultante esté constituida por algunos píxeles con nivel de gris complejo,<br />
algo que es absurdo.<br />
Para evitar esto, se utiliza la función abs que devuelve el módulo de los elementos de<br />
una matriz.<br />
</div><div style="text-align: justify;"><br />
<b>A=abs(ifft2(Fa));</b><br />
</div><div style="text-align: justify;"><b><br />
</b> <br />
</div><div style="text-align: justify;">Luego para visualizar la tranformada de Fourier debemos aplicar el siguiente comando<b>:</b><br />
</div><div style="text-align: justify;"><b><br />
</b> <br />
</div><div style="text-align: justify;">En realidad, lo que se grafica en tres dimensiones es la magnitud de la transformada<br />
discreta de Fourier.<br />
</div><div style="text-align: justify;"><br />
<b>mesh(abs(Fa))</b><br />
</div><div style="text-align: justify;"><br />
Como en la mayoría de los casos, se utiliza una escala logarítmica en el espacio de<br />
frecuencias. Esto se realiza de la siguiente forma:<br />
</div><div style="text-align: justify;"><br />
<b>mesh(log(abs(Fa)))</b><br />
<br />
</div><div style="text-align: justify;"><br />
</div><div style="text-align: justify;">Luego la inmagen se convirtio a vinaria con el siguiente comando:<br />
</div><div style="text-align: justify;"><br />
</div><div style="text-align: justify;"><b>result=sample>=128;</b><br />
</div><div style="text-align: justify;"><br />
</div><div style="text-align: justify;">La forma mas común de generar imágenes binarias es mediante la utilización<br />
del valor umbral de una imagen a escala de grises; es decir se elige un valor limite<br />
(o bien un intervalo) a partir del cual todos los valores de intensidades mayores<br />
serán codificados como 1 mientras que los que estén por debajo serán codificados<br />
a cero. En matlab este tipo de operaciones se realizan de forma bastante sencilla<br />
utilizando las propiedades de sobrecarga de los símbolos relaciónales.<br />
Por ejemplo si de la imagen sample quisiera realizarse este tipo de operación<br />
de tal forma que los píxeles mayores a 128 sean considerados como 1 y los que<br />
son menores o iguales a 128 como cero.<br />
</div><div style="text-align: justify;"><br />
</div><div style="text-align: justify;">Luego calculamos la cantidad de objetos que tiene la imagen ya sea la escala a grices o la binaria, con el siguiente comando:<br />
</div><div style="text-align: justify;"> <br />
</div><div style="text-align: justify;"><b>> ></b><b>Mat=bwlabel(imagebinary,8);</b><br />
</div><div style="text-align: justify;"><br />
</div><div style="text-align: justify;">Se encuentra la maxima cantidad de objetos.<br />
</div><div style="text-align: justify;"><br />
</div><div style="text-align: justify;"><b>> ></b><b>max(max(Mat))<br />
ans=<br />
22</b><br />
</div><div style="text-align: justify;"><br />
Se genera la imagen indexada con 22 elementos<br />
</div><div style="text-align: justify;"><br />
<b>> >map=[0 0 0;jet(22)];<br />
> >imshow(Mat+1,map)</b><br />
</div><div style="text-align: justify;"><br />
</div><div style="text-align: justify;">Cabe señalar que la cantidad de objetos son mostrados cada uno con un color<b> <br />
</b><br />
</div><div style="text-align: justify;"><br />
</div><div style="text-align: justify;"><b>EJEMPLO DE LO ANTES DICHO:</b><br />
</div><div style="text-align: justify;"><br />
</div><div style="text-align: justify;"><b>A=double(imread('C:\Archivos de programa\MATLAB\R2008a\toolbox\images\imdemos\Lipin.jpg','jpg'));<br />
A=A(:,:,1);<br />
subplot(3,2,1);imshow(uint8(A))<br />
Fa=fftshift(fft2(A));</b><br />
</div><div style="text-align: justify;"><b>B=abs(ifft2(Fa));<br />
subplot(3,2,2);mesh(log(abs(Fa)))<br />
binary=A<85;<br />
subplot(3,2,3);imshow(binary)<br />
Fb=fftshift(fft2(binary));</b><br />
</div><div style="text-align: justify;"><b>C=abs(ifft2(Fb));<br />
subplot(3,2,4);mesh(log(abs(Fb)))<br />
mat=bwlabel(binary,8);<br />
max(max(mat));<br />
map=[0 0 0;jet(355)];<br />
subplot(3,2,5);imshow(mat+1,map)<br />
Fc=fftshift(fft2(binary));<br />
D=abs(ifft2(Fc));<br />
subplot(3,2,6);mesh(log(abs(D)))</b><br />
</div><div style="text-align: justify;"><br />
</div><div style="text-align: justify;">Dando como resultado la siguiente figura.<br />
</div><br />
<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEg0Rcin-tWgH_BOKOlvQ_PyJ2SYO_yacIiH2o9ZuCoBeV7JIyMP-bi0mQTLIbr8eG4VaiY4-FqbRfu0-DtLSlIrkIBKiTtQQdZgan_TdX_n3EMoTRV1zPdEN28kJ-RBQYyrOclxs4OUJ8P0/s1600/Dibujo.JPG" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEg0Rcin-tWgH_BOKOlvQ_PyJ2SYO_yacIiH2o9ZuCoBeV7JIyMP-bi0mQTLIbr8eG4VaiY4-FqbRfu0-DtLSlIrkIBKiTtQQdZgan_TdX_n3EMoTRV1zPdEN28kJ-RBQYyrOclxs4OUJ8P0/s320/Dibujo.JPG" /></a><br />
</div>Grupo Inteligencia Artificialhttp://www.blogger.com/profile/09620180626095927440noreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-1794864816161192267.post-22227684876208298342009-10-14T19:16:00.001-07:002009-10-14T19:16:38.370-07:00<div class="MsoNormal"><b>Esteban Rojas<o:p></o:p></b><br />
</div><div class="MsoNormal"><b>Ejercicio 2.5<o:p></o:p></b><br />
</div><div class="MsoNormal">Teniendo en cuenta la definición de la características x1, x2, x3, y x4 y las reglas definidas para la selección de acciones, demuestre<span> </span>que el establecimiento de la condición de no existencia de pasillos estrechos en la cuadricula bidimensional implica que no se puede satisfacer simultáneamente dos reglas de acción.<br />
</div><div class="MsoNormal"><b>Para el este<o:p></o:p></b><br />
</div><div class="MsoNormal">S2 = 1 y S3=1 <span> </span>si y solo si <span> </span><span> </span>S4=0 y S5=0<br />
</div><div class="MsoNormal"><b>Para el sur<o:p></o:p></b><br />
</div><div class="MsoNormal">S4=1 y S5=1<span> </span><span> </span>si y solo si<span> </span>S6=0 y S7=0<br />
</div><div class="MsoNormal"><b>Para el oeste<o:p></o:p></b><br />
</div><div class="MsoNormal">S6=1 y S7=1<span> </span><span> </span>si y solo si<span> </span>S8=0 y S9=0<br />
</div><div class="MsoNormal"><b>Para el norte<o:p></o:p></b><br />
</div><div class="MsoNormal">S8=1 y S9=1<span> </span>si y solo si<span> </span>S2=0 y S3=0<br />
</div>Grupo Inteligencia Artificialhttp://www.blogger.com/profile/09620180626095927440noreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-1794864816161192267.post-44690055423504117032009-10-14T19:01:00.000-07:002009-10-14T19:01:24.611-07:00<div style="font-family: "Courier New",Courier,monospace; text-align: left;"><b>Esteban Rojas <br />
</b></div><div style="font-family: "Courier New",Courier,monospace; text-align: center;"><b>REDES NEURONALES</b><br />
</div><div style="font-family: "Courier New",Courier,monospace;"><br />
<br />
Son mecanismos que hacen posible que una maquina aprenda, por medio de cálculos realizados por los sistemas E-R. Para esto utilizaremos redes ULU con pesos ajustables, consistiendo fundamentalmente en la modificación sucesiva de dichos pesos hasta que la red responda adecuadamente a las entradas que le son presentadas.<br />
<br />
<br />
Partimos de un conjunto formado por vectores X de dimensión n cuyos componentes son Xi, i=1,…., n, estos representan vectores de características calculados por el subsistema perceptual de un agente reactivo, pueden ser valores reales o boléanos. Las acciones que se asocian a los vectores del conjunto suelen llamarse etiquetas o clases y a las etiquetas junto con el conjunto se denomina conjunto de entrenamiento. <br />
<br />
<br />
<b>ENTRENAMIENTO DE UNA ULU</b><br />
<br />
<br />
Si usamos una ULU para el cálculo de acciones, sus entradas deben ser numéricas, para que se pueda calcular la suma ponderada de las mismas.<br />
<br />
<br />
Una red neuronal compuesta de una sola ULU también recibe el nombre de perceptron.<br />
<br />
<br />
El entrenamiento de una ULU se realiza ajustando los pesos variables hasta que se consiga la salida deseada. La ULU queda definida por los valores de sus pesos y su umbral. Los pesos (W1,…..Wi,…….Wn) y su umbral ѳ. Por lo tanto X*W –ѳ >0, X*W – ѳ < 0 quedando por supuesto definida por X*W – ѳ = 0. La posición del hiperplano (con respecto al origen) puede ser modificado ajustando ѳ y su orientación ajustando los pesos.<br />
<br />
<br />
<b>LA DIMENSIÓN n+1</b><br />
<br />
<br />
Para simplificar los métodos para el ajuste de los pesos se toma el valor de ѳ = 0. Usando este valor la salida de ULU será 1 cuando X*W- ѳ ≥ 0 y será 0 en cualquier otro caso.<br />
<br />
<br />
<b>MÉTODO DELM GRADIENTE DESCENDENTE</b><br />
<br />
<br />
Consiste en definir una función de error que debe minimizarse ajustando el valor de los pesos. Una de las funciones mas usadas es la de error cuadrático.<br />
<img src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhMPZYPX_36TbIeNhGsMSfEIBblTldhJS3S8jHSk8to7OjrmHoxwMglvqgc5HxdOznF-hYJTC_lmjkw-9buvqUDRnAogbeDe6pD4BOzYJM9uM7a_W_Sysrf7kV46pGB9ch1vFEhRP4vJQyS/s200/Presentaci%C3%B3n1.jpg" /><br />
Donde fi es la respuesta de la ULU, di es la respuesta deseada y el sumatorio se extiende a todos los vectores del conjunto de entrenamiento.<br />
<br />
<b><br />
METODE DE WINDROW – HOFF</b><br />
<br />
<br />
Supongase que se intenta ajustar los pesos de tal forma que cada vector del conjunto de entrenamiento etiquetado con 1 produzca un producto escalar que se exactamente igual a 1, mientras los vectores etiquetados con 0 tengan un producto escalar igual a -1. En ese caso y con f = s el error cuadrático se puede escribir de la forma 1.1 por lo tanto el gradiente se puede obtener de la siguiente expresión.<br />
<br />
<br />
1.1 <br />
<img src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhTGymMmIfwwr7jEdRDS34KNEYS26BgenhWrRlY1gwc1qxhDW5u6l7y5ZQaXqGzpeTuqosZzOv1pHJrLu7dQMMAPCFxIR0d4Vc1JjRAAvWiMoqy8nGNdsri4NureHdpaO7Q-KFfZEPDN6xI/s200/Presentaci%C3%B3n2.jpg" /><br />
</div><br style="font-family: "Courier New",Courier,monospace;" /><img src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhZpMAF0spJoNbWvYZXewkrQPxoImpJLbdxL209SR_QbCMBI9hbG0FgjgpYVT76-gTR4uaMQkrrP1HHh_vaDA0dDkIkhPfVNKU4jqXMPJ9Euj2inejED_16b3UPEPnkDuDHtQnoSqLmfRTK/s200/Presentaci%C3%B3n1.jpg" style="font-family: "Courier New",Courier,monospace;" /><br style="font-family: "Courier New",Courier,monospace;" /><br style="font-family: "Courier New",Courier,monospace;" /><br style="font-family: "Courier New",Courier,monospace;" /><br style="font-family: "Courier New",Courier,monospace;" /><br style="font-family: "Courier New",Courier,monospace;" /><br style="font-family: "Courier New",Courier,monospace;" /><br style="font-family: "Courier New",Courier,monospace;" /><span style="font-family: "Courier New",Courier,monospace;">Si modificamos los pesos a lo largo del gradiente negativo, e incluimos el factor 2 en un parámetro llamado factor de aprendizaje c tenemos la siguiente expresión.</span><br style="font-family: "Courier New",Courier,monospace;" /><img src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjNj_vEcL4ka6tNRLd-FTLaVmUuc1MT2G5D09do2MmDMyE8-y5IhD3k-dJyjZOA-G-LmS_Xn8UqNlbXCBUVd6R5sVk-59HnmwjL66NYoCgTgSHZWyBB0ULeApNBoA37p1ayxNKTavu1cgI8/s200/Presentaci%C3%B3n1.jpg" style="font-family: "Courier New",Courier,monospace;" /><br style="font-family: "Courier New",Courier,monospace;" /><b style="font-family: "Courier New",Courier,monospace;">METODO DELTA GENERALIZADO</b><br style="font-family: "Courier New",Courier,monospace;" /><img src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjKtnKlI5GA8RkftMRXGvtfPCJ1cJQUtV19Zi76m_oHIYKbrJqxb7OEwqv-1oC60tftVS9b53KIsDNJ8xpcCX58sGa4W79qforOLBS_IB1aT4Ys8X0OvqXD6h619aMhfnQG3Mtgk4dMZ51U/s200/Presentaci%C3%B3n1.jpg" style="font-family: "Courier New",Courier,monospace;" /><br style="font-family: "Courier New",Courier,monospace;" /><span style="font-family: "Courier New",Courier,monospace;">De esta expresión se puede deducir la regla que determina la forma en la que cambian los pesos, regla conocida como delta generalizado:</span><br style="font-family: "Courier New",Courier,monospace;" /><img src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEgOjY0EGsX9wPDOWKGEbBpF17I-jbuxn2c3BlpAmI7KUQsdfrBsbCgCK3jW1AsBQFtel_fNVa_KdJU-WOGol56jZH-X1ufx126YOxcAeELlR5m6b8UUOwWyLIX_Wuc-mDpZWQlC3tu7p0KP/s200/Presentaci%C3%B3n1.jpg" style="font-family: "Courier New",Courier,monospace;" /><br style="font-family: "Courier New",Courier,monospace;" /><br style="font-family: "Courier New",Courier,monospace;" /><b style="font-family: "Courier New",Courier,monospace;">METODO CORRECCION DE ERROR</b><br style="font-family: "Courier New",Courier,monospace;" /><br style="font-family: "Courier New",Courier,monospace;" /><br style="font-family: "Courier New",Courier,monospace;" /><span style="font-family: "Courier New",Courier,monospace;">En este método solo se hace el ajuste de los pesos cuando la ULU responda con un error, es decir cuando la diferencia (d-f) sea 1 o -1. Se realiza mediante la siguiente expresión:</span><br style="font-family: "Courier New",Courier,monospace;" /><img src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEgTjd14fPNSVqFCu5etqSDxGTLdy9kff6tFH2d2bpj7G5-Wx94ntuQOixxpXNQQTHW4mX0DVM_21MyFctiWZ8tG1CtJkVXy7_pKZu6SULsFWaYUXPQ0ZaXQA5Q1M-b-i4JAxEaPykYQfIiT/s200/Presentaci%C3%B3n1.jpg" style="font-family: "Courier New",Courier,monospace;" /><br style="font-family: "Courier New",Courier,monospace;" /><b style="font-family: "Courier New",Courier,monospace;">METODO DE LA RETROPROPAGACION</b><br style="font-family: "Courier New",Courier,monospace;" /><br style="font-family: "Courier New",Courier,monospace;" /><br style="font-family: "Courier New",Courier,monospace;" /><span style="font-family: "Courier New",Courier,monospace;">Se calculan las derivadas parciales de E respecto a los vectores de pesos de cada unidad sigmoidal, para al final obtener la siguiente expresión:</span><br style="font-family: "Courier New",Courier,monospace;" /><img src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEgE0PQS2rqyfIBTQWMDoCHaL-48SDor-q7Ygiu0BKvlSvfKhJlMaRnJxUPaPkHXzMLmkm9_9pMj1CWG46G6Smaj7sjt_OM20QUYpkjhE-ZrEBwJjGIX09WFYQkdEVNTceJCQv107Xemz5W_/s200/Presentaci%C3%B3n1.jpg" style="font-family: "Courier New",Courier,monospace;" /><br style="font-family: "Courier New",Courier,monospace;" /><b style="font-family: "Courier New",Courier,monospace;">MOTIVACION<br />
</b><br style="font-family: "Courier New",Courier,monospace;" /><br style="font-family: "Courier New",Courier,monospace;" /><span style="font-family: "Courier New",Courier,monospace;">Algunas veces podemos encontrar conjuntos de entrenamiento que no son linealmente separables, para tal caso usamos una res de ULU para obtener la respuesta transitoria. La función de esta red depende tanto de la topología de la misma como de los pesos de cada ULU. </span><br style="font-family: "Courier New",Courier,monospace;" /><br style="font-family: "Courier New",Courier,monospace;" /><br style="font-family: "Courier New",Courier,monospace;" /><span style="font-family: "Courier New",Courier,monospace;">Decimos que una red es directa por capas cuando las ULU se disponen por capas en las que las entradas de los elementos de la capa j solo dependen de la salida de los elemento de la capa j-1.</span><br style="font-family: "Courier New",Courier,monospace;" /><br style="font-family: "Courier New",Courier,monospace;" /><br style="font-family: "Courier New",Courier,monospace;" /><b style="font-family: "Courier New",Courier,monospace;">NOTACION </b><br style="font-family: "Courier New",Courier,monospace;" /><img src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEgy0B-XopdU09y6KtgQbw7g7-q32CFgJVGXWbelhc4zyLY0VF7DHn24DQCQuy4ivu8v69dGl6txSDURbOMH2UEI7h0bAKuIo4KJ7wNvTC-ssVn3RJrrZmrSF4qG3CJN-e7Vg0S4bwoPJ1EQ/s200/Presentaci%C3%B3n1.jpg" style="font-family: "Courier New",Courier,monospace;" /><br style="font-family: "Courier New",Courier,monospace;" /><br style="font-family: "Courier New",Courier,monospace;" /><span style="font-family: "Courier New",Courier,monospace;">CALCULO DEL CAMBIO DE LOS PESOS EN LA ÚLTIMA CAPA</span><br style="font-family: "Courier New",Courier,monospace;" /><br style="font-family: "Courier New",Courier,monospace;" /><br style="font-family: "Courier New",Courier,monospace;" /><span style="font-family: "Courier New",Courier,monospace;">Debemos calcular 1.2 por lo tanto como f es una función sigmoide tenemos:</span><br style="font-family: "Courier New",Courier,monospace;" /><br style="font-family: "Courier New",Courier,monospace;" /><br style="font-family: "Courier New",Courier,monospace;" /><span style="font-family: "Courier New",Courier,monospace;">1.2</span><br style="font-family: "Courier New",Courier,monospace;" /><br style="font-family: "Courier New",Courier,monospace;" /><img src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEiCZ9_CPiRW2P5QHjGv4eYlhGmeBzX6rQ4VQiEv6qAkeSpYScaJyCYNs2aDB7Soe3aXmvCvpHHTGFLIn7xR4d5pnXBLwgSY8oAjP-H1pDOXW6BNoB5qv9OloPkJGdvVwd6X0ts-cESDM9uG/s200/Presentaci%C3%B3n1.jpg" style="font-family: "Courier New",Courier,monospace;" /><br style="font-family: "Courier New",Courier,monospace;" /><br style="font-family: "Courier New",Courier,monospace;" /> <img src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjvuJJIDnNlMDjrBHEIvSAQbcRJsBGQiNJ_sWwSCGOziV5dDV9BOgt93hcg8BRjAOy8yXvLv_AD99ZAgZzcI6xem-fVtD0CITLG33k8OTbDzrDOqKOj6kNCgGhBvx-YoFh6nXbQ-MHgzSk5/s200/Presentaci%C3%B3n1.jpg" style="font-family: "Courier New",Courier,monospace;" /><br style="font-family: "Courier New",Courier,monospace;" /><br style="font-family: "Courier New",Courier,monospace;" /><span style="font-family: "Courier New",Courier,monospace;">Entonces se puede escribir:</span><br style="font-family: "Courier New",Courier,monospace;" /><br style="font-family: "Courier New",Courier,monospace;" /><img src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjxedNh5CmOSkJ0dnv5wSm13pIFDJ75iPyRGC3VaO4AHF7dDDeNk8VtrWczimeWTdZ3MaI95haQJ0sjUt1jiGeAnPPRWOvZ8cAw6rdWNlQHHxl76v3fYpEDl_BbsbBL5yr9ohXYW5lp5-HZ/s200/Presentaci%C3%B3n1.jpg" style="font-family: "Courier New",Courier,monospace;" /><br style="font-family: "Courier New",Courier,monospace;" /><br style="font-family: "Courier New",Courier,monospace;" /><span style="font-family: "Courier New",Courier,monospace;">Usando la expresión que se ha obtenido para el cálculo de 1.3 , la regla genérica para el cambio de los pesos en capas intermedias es:</span><br style="font-family: "Courier New",Courier,monospace;" /><br style="font-family: "Courier New",Courier,monospace;" /><br style="font-family: "Courier New",Courier,monospace;" /><span style="font-family: "Courier New",Courier,monospace;">1.3</span><br style="font-family: "Courier New",Courier,monospace;" /><br style="font-family: "Courier New",Courier,monospace;" /><img src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEiculW2dxa5g2BLfGFmprx_gbQtvdrz_SmTnScaEM4r65mcxxuxdpFbcQC5kfEemwxJdapfn-neNjEBk5339mJ3oRaolbLk4m_DH8P5hmWR0Wq51DIz9Fv3_nklMrW5Zd_G3UH4goaYeWd4/s200/Presentaci%C3%B3n1.jpg" style="font-family: "Courier New",Courier,monospace;" /><br style="font-family: "Courier New",Courier,monospace;" /><br style="font-family: "Courier New",Courier,monospace;" /> <img src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEj9Pv926gNabWUYxFDFiGQSmzmWI0aPetUkOUXjAYWctqA1Gg5p1FmvZ-1owS7smOfbf4kki72PeGsvizzwNC4oUHps4uLqxFuvk71T0kNyaCg744UfMTn-Bmi_FpzQcwyxUYcGYCqVMZJA/s200/Presentaci%C3%B3n1.jpg" style="font-family: "Courier New",Courier,monospace;" /><br style="font-family: "Courier New",Courier,monospace;" /><br style="font-family: "Courier New",Courier,monospace;" /><br style="font-family: "Courier New",Courier,monospace;" /><br style="font-family: "Courier New",Courier,monospace;" /><br style="font-family: "Courier New",Courier,monospace;" /><br style="font-family: "Courier New",Courier,monospace;" /><br style="font-family: "Courier New",Courier,monospace;" /><br style="font-family: "Courier New",Courier,monospace;" /><br style="font-family: "Courier New",Courier,monospace;" />Grupo Inteligencia Artificialhttp://www.blogger.com/profile/09620180626095927440noreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-1794864816161192267.post-23057141813583400982009-10-14T16:07:00.001-07:002009-10-14T16:14:03.838-07:00EJERCICIO 2.3EJERCICIO 2.3<br />
<br />
Ivan Dario Giraldo<br />
<br />
Indique cual de las siguientes funciones booleanas de tres variables puede ser implementada por una unidad con umbral que opere a partir de la suma ponderada de sus entradas. No hace falta calcular los pesos ni el valor del umbral.<br />
1. X1<br />
2. X1 X2 X3<br />
3. X1 + X2 + X3<br />
4. (X1 X2 X3) + (X1 X2 X3)<br />
5. 1<br />
Solucion:<br />
La respuesta es la quinta opción, ya que como lo dice el enunciado se implementa en una unidad con umbral la cual operaria a partir de la suma ponderada de sus entradas asi:<br />
Tenemos tres entradas X1 ,X2 ,X3<br />
<br />
Esta unidad realiza la suma ponderada de las entradas, compara esta suma con un umbral y si supera el umbral, produce como salida un 1, en cualquier otro caso produce un ceroGrupo Inteligencia Artificialhttp://www.blogger.com/profile/09620180626095927440noreply@blogger.comtag:blogger.com,1999:blog-1794864816161192267.post-23592717082361769602009-09-15T08:11:00.001-07:002009-11-24T15:14:43.801-08:00Ivan Dario GiraldoAGENTE ESTIMULO RESPUESTA<br />
Los agentes de estimulo respuesta (agentes E-R) son sistemas que no tienen estados internos y que solo reaccionan a los estímulos generados por los entornos donde operan, este tipo de comportamiento permite la construcción de una gran variedad de robots capaces de responder a los estímulos que reciben sus sensores.<br />
Representación e implementación de las funciones para la selección de acciones<br />
Para realizar la selección de acciones, debemos construir una función, definida sobre el vector de características, que tenga R valores de salida distintos, suponiendo que existen R posibles acciones a elegir.<br />
Sistemas de Producción<br />
Los sistemas de producción proporcionan una representación adecuada para las funciones de selección de acciones. Un sistema de producción esta formado por un conjunto de reglas de producción ci ai , donde ci es la condición y ai es la acción, por lo tanto un sistema de producción esta formado por un conjunto no vacio de este tipo de reglas.<br />
La condición de una regla puede ser cualquier función booleana definida sobre el vector de características que se calcula a partir de las entradas sensoriales, normalmente la función es un monomio (una conjunción de literales booleanos), la selección de la acción se realiza comenzando con la primera regla c1 a1 , se busca, siguiendo el orden establecido en el conjunto de reglas, una de ellas en la que la evaluación de su condición proporcione el valor de 1, y se selecciona su parte de acción. La parte de acción puede ser una acción primitiva, una llamada a otro sistema de producción o un conjunto de acciones que tienen que ser ejecutadas simultáneamente. En la mayor parte de los casos, la última regla del conjunto tiene como condición el valor de 1, y por tanto, si ninguna de las condiciones de las reglas anteriores toma el valor de 1, se ejecuta por defecto la acción asociada a esta última regla. A medida que se van ejecutando las acciones, se van modificando las entradas sensoriales, así como los valores de las características derivados a partir de aquellas. Por tanto, las condiciones de las reglas deben se comprobadas continuamente, de tal forma que una acción ejecutada en cualquier instante se corresponde con la primera regla cuya condición toma el valor de 1 en dicho instante. <br />
En los sistemas de producción dirigidos por objetivos, la condición de la primera regla de la lista (la primera en ser comprobada) define el objetivo general que persigue el sistema. Siempre que dicha condición se satisfaga, el sistema no ejecutara acción alguna. Si esta condición no se verifica, pero se satisface la condición de la segunda regla, entonces se ejecutara la acción correspondiente a la segunda regla, que en la mayor parte de los casos acercara al sistema hacia el objetivo general. Con el resto de las reglas se procede de igual manera. Este tipo d sistemas de producción es la base de un formalismo denominado programas Teleo-Reactivos, o programas T-R. En un programa T-R, cada acción ejecutada correctamente acerca al agente al cumplimiento de alguna condición asociadas a las reglas que le preceden. Estos sistemas de producción son fáciles de programar, siempre y cuando el objetivo general del agente este bien definido (expresado como una condición booleana de las características). Los programas T-R también son bastantes robustos, ya que todas las acciones conducen inexorablemente al agente hacia el objetivo general.<br />
Redes<br />
Se pueden construir programas que implementen funciones booleanas y sistemas de producción de una forma sencilla. Alternativamente, los sistemas de producción se pueden implementar directamente por medio de circuitos electrónicos. El circuito puede tener como entradas las propias señales sensoriales. Un tipo muy común de circuito lo constituyen las redes formadas por elementos con umbral o por otro tipo de elemento que aplique la función no lineal sobre una suma ponderada de sus entradas. Un ejemplo de este tipo de elementos es la Unidad Lógica con Umbral (ULU), esta unidad realiza una suma ponderada de las entradas, compara esta suma con un umbral y si supera el umbral, produce como salida un 1; en cualquier otro caso produce un 0.<br />
<br />
f= 1 si ∑ xiwi ≥0 =0 en cualquier otro caso <br />
Las funciones booleanas que pueden ser implementadas mediante una ULU se denominan funciones linealmente separables (el nombre se debe a que una ULU separa el espacio de los vectores de entrada en dos regiones, la de los vectores que quedan por encima del umbral y la de aquellos que quedan por debajo, mediante una superficie lineal denominada hiperplano de n dimensiones). Muchas funciones booleanas, aunque no todas, son linealmente separables.<br />
La arquitectura de subsunción <br />
Aunque no existe una definición precisa de esta arquitectura, la idea general consiste en hacer que el comportamiento global del agente descanse sobre un conjunto de módulos de comportamiento. Cada uno de estos módulos recibe información directa de las entradas sensoriales. Si dichas entradas satisfacen una precondición, especifica para cada modulo, se ejecuta un programa que también es especifico para cada modulo. Además, un modulo de comportamiento puede ser subsimido en otro. Cuando un modulo j se subsume en un modulo i, el programa que se ejecuta si la precondición del modulo i se satisface, tiene la prioridad sobre el programa asociado al modulo j, a este tipo de distribución se le denomino arquitectura horizontal.<br />
Consideraciones adicionales <br />
El uso de agentes E-R esta más extendido en nuestro entorno de lo que podríamos pensar. Entre los sistemas que utilizan este tipo de agentes nos encontramos los termostatos utilizados para el control de temperatura, los sistemas de control que gestionan la velocidad de un automóvil, a las partes de un sistema operativo que gestionan las interrupciones y en general todos los sistemas utilizados en plantas de fabricación automáticas.<br />
La división horizontal para la separación entre los componentes de percepción y acción constituye una forma práctica de abordar el diseño de un agente. La división horizontal permite al diseñador considerar de forma simultánea aquellos aspectos relacionados con la percepción y la acción que sirven de base para presentar pautas de comportamientos especificas. La división vertical es una alternativa al planteamiento horizontal, en la que se pueden tener distintos módulos encargados de recoger, de diferentes fuentes, grandes cantidades de información (es decir, percepción) y otros módulos encargados de sacar el máximo partido posible a la información, proporcionada por los primeros módulos, para poder desarrollar diferentes tareas (es decir, acción). La relación inherente que existe entre la extracción de información y la generación de pautas de comportamiento hace que el planteamiento vertical sea más atractivo a la hora de optimizar el esfuerzo de programación.<br />
En la actualidad, los sistemas basados en el planteamiento horizontal se pueden beneficiar de la división vertical entre percepción y acción. De esta forma, el vector de características se puede dividir en diferentes campos, donde cada campo puede ser procesado por un sistema perceptual especifico y evocar distinta acciones o comportamientos, como ocurre en la arquitectura de subsunción.Grupo Inteligencia Artificialhttp://www.blogger.com/profile/09620180626095927440noreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-1794864816161192267.post-24911634924149723382009-09-09T22:55:00.000-07:002009-09-09T22:55:23.573-07:00<meta content="text/html; charset=utf-8" http-equiv="Content-Type"></meta><meta content="Word.Document" name="ProgId"></meta><meta content="Microsoft Word 12" name="Generator"></meta><meta content="Microsoft Word 12" name="Originator"></meta><link href="file:///C:%5CWindows%5CTemp%5Cmsohtmlclip1%5C01%5Cclip_filelist.xml" rel="File-List"></link><link href="file:///C:%5CWindows%5CTemp%5Cmsohtmlclip1%5C01%5Cclip_themedata.thmx" rel="themeData"></link><link href="file:///C:%5CWindows%5CTemp%5Cmsohtmlclip1%5C01%5Cclip_colorschememapping.xml" rel="colorSchemeMapping"></link> <m:smallfrac m:val="off"> <m:dispdef> <m:lmargin m:val="0"> <m:rmargin m:val="0"> <m:defjc m:val="centerGroup"> <m:wrapindent m:val="1440"> <m:intlim m:val="subSup"> <m:narylim m:val="undOvr"> </m:narylim></m:intlim> </m:wrapindent><style>
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<div class="MsoNormal" style="font-family: "Courier New",Courier,monospace; text-align: justify;"><b><i>Esteban Rojas Castro<o:p></o:p></i></b></div><div align="center" class="MsoNormal" style="font-family: "Courier New",Courier,monospace; text-align: center;"></div><div align="center" class="MsoNormal" style="font-family: "Courier New",Courier,monospace; text-align: center;"><b><i><span style="font-size: 12pt; line-height: 115%;"><span style="color: #cccccc;">INTELIGENCIA ARTIFICIAL</span><o:p></o:p></span></i></b></div><div class="MsoNormal" style="font-family: "Courier New",Courier,monospace; text-align: justify;"></div><div class="MsoNormal" style="font-family: "Courier New",Courier,monospace; margin-bottom: 0.0001pt; text-align: justify;"><b><i><span style="font-size: 12pt; line-height: 115%;">En mi opinión la historia de la AI se remonta desde tiempos no escritos, es decir desde que el hombre tiene la capacidad de existir, pensar e imaginar. Un ejemplo el libro el Mago de Oz donde se describe un hombre mecánico; entonces según esto ¿que es la AI?, para mi es la capacidad que tiene el hombre de crear cosas capases de pensar y actuar por si solas, pero según la historia la AI es </span><span style="font-size: 12pt; line-height: 115%;">la parte de las ciencias de la computación que se ocupa del diseño de sistemas de computación inteligentes, esto es, sistemas que exhiben las características que asociamos con la inteligencia en el comportamiento humano.<o:p></o:p></span></i></b></div><div class="MsoNormal" style="font-family: "Courier New",Courier,monospace; margin-bottom: 0.0001pt; text-align: justify;"></div><div class="MsoNormal" style="font-family: "Courier New",Courier,monospace; margin-bottom: 0.0001pt; text-align: justify;"><b><i><span style="font-size: 12pt; line-height: 115%;">La AI tubo un gran impulso desde la creación de la computadora, es más se dijo a mediados de los años 40 que los PC eran los cerebros más grandes, al IBM crear un PC con gran capacidad de hacer cálculos, pero el hombre en ese tiempo, pienso yo, no se había dado cuenta de la gran capacidad que de nuestro cerebros que son tan increíbles que puede crear un cerebro artificial capas de suplir tareas de una persona. Esta es la principal tarea de la AI suplir aquellas tareas que son capases de hacer los seres vivos, para la comodidad de estos.<o:p></o:p></span></i></b></div><div class="MsoNormal" style="font-family: "Courier New",Courier,monospace; margin-bottom: 0.0001pt; text-align: justify;"><b><i><span style="font-size: 12pt; line-height: 115%;">Algunos ejemplos son: </span><span style="font-size: 12pt; line-height: 115%;">En el 2005 se hizo una carrera de autos auto tripulados, donde de 23 vehículos 5 terminaron la carrera o el robot de la NASA que fue construido para tomar muestras de otros planetas para el estudio de estos.<o:p></o:p></span></i></b></div><div class="MsoNormal" style="font-family: "Courier New",Courier,monospace; margin-bottom: 0.0001pt; text-align: justify;"></div><div class="MsoNormal" style="font-family: "Courier New",Courier,monospace; margin-bottom: 0.0001pt; text-align: justify;"><b><i><span style="font-size: 12pt; line-height: 115%;">El hombre siempre a intentado crear su propio Frankenstein, ya se con un PC de alta capacidad los cuales compiten con el cerebro humano en ciertas cosas como en el ajedrez o creando un reconocedor de objetos por medio de imágenes, pero lo que si es cierto es que todos los inventos nombrados en la historia de la AI son una antesala para que el hombre siga buscando la forma de crearse, de ser capas de igualar algo no humano a un humano, y lo único capas de hacer lo que el hombre hace es el mismo hombre.<o:p></o:p></span></i></b></div><div class="MsoNormal" style="font-family: "Courier New",Courier,monospace; margin-bottom: 0.0001pt; text-align: justify;"></div><div class="MsoNormal" style="font-family: "Courier New",Courier,monospace; margin-bottom: 0.0001pt; text-align: justify;"><b><i><span style="font-size: 12pt; line-height: 115%;">La inteligencia no puede ser artificial aunque a las cosas artificiales se les pueda dotar de esta. <o:p></o:p></span></i></b></div><div class="MsoNormal" style="font-family: "Courier New",Courier,monospace; margin-bottom: 0.0001pt; text-align: justify;"></div>Grupo Inteligencia Artificialhttp://www.blogger.com/profile/09620180626095927440noreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-1794864816161192267.post-47813458362112325482009-09-08T04:38:00.000-07:002009-09-08T05:52:52.807-07:00<div align="justify"><em><span style="color:#cccccc;"><strong><span style="font-family:courier new;"><span style="font-size:130%;">ENSAYO SOBRE LA HISTORIA DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL</span> </span></strong></span></em></div><div align="justify"><em><strong><span style="font-family:courier new;"><span style="color:#cccccc;">Ivan Dario Giraldo Gallego<br /></span><br />Se puede describir la inteligencia artificial como el comportamiento inteligente de las maquinas, esto implica que las maquinas sean capaces de percibir, razonar, comunicarse, interactuar con el medio y las personas, tomar decisiones y lo mas importante que puedan aprender.<br />A sido uno de los sueños del hombre construir maquinas o seres mecánicos con este tipo de características mencionadas anteriormente logrando que estas realicen actividades (trabajo) que normalmente harían las personas con el fin de hacer la vida mas fácil y agradable.<br />La pregunta, Pueden las maquinas pensar?, ha generado controversia en todas las áreas del saber, pues para muchos pensar concierne solamente a los seres humanos y algunos lo amplían a los animales, pero no a una maquina y ven a la IA como una ciencia ficticia o una literatura fantasiosa; para otros la posibilidad de que una maquina piense es algo posible y que se puede lograr en un futuro como por ejemplo L. Frank Baum quien escribió el mago de oz y describió a un hombre mecánico llamado Tiktok en 1907.<br />El primer paso hacia la inteligencia artificial fue dado por Aristóteles (384 – 322 a. C), cuando comenzó a explicar y a codificar ciertos estilos de razonamiento deductivo el cual llamo silogismo, Gottfried Leibniz también aporto al inicio de la IA con su sistema calculo filosófico o raciocinador, George Boole desarrollo los fundamentos de la lógica proposicional, Gottlieb Frege propuso un sistema de notación para el razonamiento mecánico.<br />Durante las décadas de los 40 y 50 cuando empezaron a desarrollarse los primeros ordenadores algunos investigadores escribieron programas que podían realizar razonamientos elementales. Entre estos se pueden mencionar los primeros programas capaces de jugar ajedrez (Shannon 1950), damas (Samuel 1959); en la década de los 60 y parte de los 70 se dedico a explorar diversas representaciones de problemas, técnicas de búsqueda y recuperación de información, entre los problemas resueltos por estos sistemas pioneros se incluían la integración simbólica. Al tratar de mejorar estos programas y sus técnicas para enfrentarlos mostro que solo servían para jugar o solucionar problemas prácticos muy elementales, se necesitaba sistemas mas potentes los cuales requerían de conocimientos mas avanzados, es así como a finales de los 70 y principios de los 80 se desarrollaron programas mas avanzados con posibilidad de aplicarlos a problemas mas reales y prácticos, los cuales tenían el conocimiento necesario para realizar actividades como diagnosticar, diseñar y analizar; por ultimo desde finales de los 80 hasta hoy se puede observar muchas mejoras en todas las áreas tecnológicas, sistemas cada vez mas potentes y confiables, desarrollo de nuevas tecnologías, lo cual conlleva a sistemas mas autosuficientes y al desarrollo continuo de la IA.</span></strong></em></div>Grupo Inteligencia Artificialhttp://www.blogger.com/profile/09620180626095927440noreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-1794864816161192267.post-57469131624888202342009-09-01T08:04:00.000-07:002009-09-08T05:51:18.664-07:00EL HORIGEN DE LAS IDEAS<em><strong><span style="font-family:courier new;"><span style="color:#cccccc;"><span style="font-size:130%;">El origen de las ideas</span><br /><br /></span><span style="font-size:130%;">Las ideas evolucionistas estuvieron presentes en las mentes de una serie de científicos y pensadores en general que no se sentían satisfechos con la (entonces popular) idea de que había un Dios originador de todas las especies del planeta (las cuales habían sido creadas de forma separada) y de que las especies estaban jerarquizadas por Dios de tal manera que el hombre ocupaba el rango superior, al lado del Creador</span></span></strong></em><span style="font-size:130%;"><em><strong><span style="font-family:courier new;">.<br /><br /><span style="color:#cccccc;">Lamarckismo</span></span></strong></em><em><strong><span style="font-family:courier new;"><span style="color:#cccccc;"><br /></span><br />Lamarck enfatizo la importancia de la naturaleza en los cambios de las especies; explico un mecanismo responsable de los cambios en las especies, al cual ahora se le conoce como “Lamarckismo”. Creía que los organismos no son alterados de forma pasiva por su ambiente, sino que más bien un cambio en el ambiente produce cambios en las necesidades de los organismos, lo que hace que, en consecuencia, estos cambien su comportamiento, los cuales son hereditarios.<br /><br /></span></strong></em></span><span style="font-size:130%;"><em><strong><span style="font-family:courier new;"><span style="color:#cccccc;">La teoría del germoplasma<br /></span><br />El cuerpo se divide en células germinales (o germoplasma) que pueden transmitir información hereditaria y en células somáticas (o somatoplasma), que no pueden hacerlo. August Weismann efectuó una serie de experimentos en los cuales corto la cola a un grupo de ratas durante 22 generaciones (1,592 ratones en total), haciendo ver que esto no afectaba la longitud de la cola de las nuevas generaciones de ratas. Con ello, Weismann demostró que la teoría Lamarckista de la herencia de características a través de generaciones estaba equivocada, y condujo (incidentalmente) al redescubrimiento del trabajo de Mendel sobre las leyes de la herencia.<br />Darwin se percato de que una especie que no sufriera cambios se volvería incompatible con su ambiente, ya que este tiende a cambiar con el tiempo. Asimismo, las similitudes entre hijos y padres observadas en la naturaleza, le sugirieron a Darwin que ciertas características de las especies eran hereditarias, y que de generación a generación ocurrían cambios cuya principal motivación era hacer a los nuevos individuos más aptos para sobrevivir.<br /><br /><span style="color:#cccccc;">La teoría de la combinación</span><br /><br />Una teoría popular sobre la herencia en la época de Darwin era la teoría de la “combinación”, según la cual las características hereditarias de los padres se mezclaban o combinaban de alguna forma en sus hijos.<br />Ciertas características, al combinarse, se diluían con el paso de las generaciones, lo cual contradecía la teoría de la selección natural de Darwin, pues según la teoría de la combinación, los cambios adaptativos no podrán ser preservados.<br /><br /><br /><span style="color:#cccccc;">Las leyes de la herencia de Mendel</span><br /><br />Mendel descubrió tres leyes básicas que gobernaban el paso de una característica de un miembro de una especie a otro.<br />La primera ley (llamada de Segregación) establecía que los miembros de cada par de alelos de un gene se separan cuando se producen los gametos durante la meiosis.<br />La segunda ley (llamada de la Independencia) establecía que los pares de alelos se independizan (o separan entre si durante la formación de gametos. La tercera ley (llamada de la Uniformidad) establecía que cada característica heredada se determina mediante dos factores provenientes de ambos padres. De tal manera, la teoría de la combinación de la que hablamos anteriormente, quedaba desechada de acuerdo a los resultados producidos en los experimentos de Mendel.<br /><br /></span></strong></em><em><strong><span style="font-family:courier new;"><span style="color:#cccccc;">La teoría de la pangénesis<br /></span><br />Cada órgano del cuerpo produce pequeñas partículas hereditarias llamadas “gémulas” o “pangénes”. Según Darwin, estas gémulas eran transportadas a través de la sangre y se recolectaban en los gametos durante su formación. Esto significaba que, según esta teoría, las características de los padres se transmitían directamente a la sangre de sus hijos.<br /><br /><span style="color:#cccccc;">La teoría de la mutación</span><br /><br />Según De Vries, los cambios en las especies no eran graduales y adaptativos como afirmaba Darwin, sino más bien abruptos y aleatorios (es decir, al azar).<br />Varios años más tarde se descubrió que las flores rojas que motivaron esta teoría no eran más que una variedad más de las mismas flores amarillas de que estaban rodeadas, y no una nueva especie como De Vries creía. De hecho, se ha logrado demostrar que las mutaciones son siempre dañinas y que no producen nuevas especies, aunque algunos aspectos de la teoría de De Vries han servido para complementar la teoría evolutiva de Darwin.<br /><br /></span></strong></em><em><strong><span style="font-family:courier new;"><span style="color:#cccccc;">La teoría cromosómica de la herencia<br /></span><br />Walter Sutton determinó correctamente que los cromosomas en el núcleo de las células eran el lugar donde se almacenaban las características hereditarias.<br />También afirmó que el comportamiento de los cromosomas durante la división de las células sexuales era la base para las leyes de la herencia de Mendel. Un poco después indicó que los cromosomas contenían genes, y que los genes de un mismo cromosoma estaban ligados y, por tanto, se heredaban juntos.<br /><br /><span style="color:#cccccc;">Neo-Darwinismo</span><br /><br />El Neo-Darwinismo establece que la historia de la vasta mayoría de la vida en nuestro planeta puede ser explicada a través de un puñado de procesos estadísticos que actúan sobre y dentro de las poblaciones y especies.<br />En cualquier sistema que se reproduce a sí mismo continuamente y que esta en constante equilibrio, la mutación esta garantizada.<br />Inspiración biológica<br /><br />El proceso evolutivo es algo similar al aprendizaje por ensayo y error que suele manifestarse en los humanos.<br /><br /><span style="color:#cccccc;">Alexander Fraser</span><br /><br />Publico una serie de trabajos sobre la evolución de sistemas biológicos en una computadora digital, dando la inspiración para lo que se convertirá mas tarde en el algoritmo genético.<br />El trabajo de Fraser incluye, entre otras cosas, el uso de una representación binaria, de un operador de cruza probabilístico, de una población de padres que generaban una nueva población de hijos tras recombinarse y el empleo de un mecanismo de selección.<br /><br /><span style="color:#cccccc;">EVOP </span><br /><br />Consiste en efectuar pequeños cambios a un conjunto de parámetros de producción, monitoreando ciertos datos estadísticos de los procesos para guiar la búsqueda.<br />Funcionaba mediante un proceso iterativo, pero requería de intervención humana en cada etapa.<br /><br /></span></strong></em><em><strong><span style="font-family:courier new;"><span style="color:#cccccc;">La evolución de programas de Friedberg<br /></span><br />Considerado como uno de los primeros investigadores en intentar evolucionar programas de computadora.<br />Consistió en generar un conjunto de instrucciones en lenguaje maquina que pudiesen efectuar ciertos cálculos sencillos, utilizando un algoritmo de asignación de crédito para dividir la influencia de diferentes instrucciones individuales en un programa.<br /><br /><span style="color:#cccccc;">Friedman y la robótica evolutiva</span><br /><br />Propuso evolucionar una serie de circuitos de control similares a lo que hoy conocemos como redes neuronales, usando lo que él denominaba “retroalimentación selectiva”, en un proceso análogo a la selección natural; se intentan aplicar técnicas evolutivas a diferentes aspectos de la robótica. Los circuitos de control que utilizara Friedman en su trabajo modelaban a las neuronas humanas, y eran capaces de ser excitadas o inhibidas. Además, era posible agrupar estos circuitos simples (o neuronas) para formar circuitos mas complejos.<br />Lo interesante es que Friedman propuso un mecanismo para construir, probar<br />y evaluar estos circuitos de forma automática, utilizando mutaciones aleatorias y un proceso de selección.<br /><br /><span style="color:#cccccc;">Vida artificial</span><br /><br />Nils Aall Barricelli [16] desarrollo las que tal vez fueron las primeras simulaciones de un sistema evolutivo en una computadora.<br />El principal énfasis de su investigación consistía en determinar las condiciones que los genes deben cumplir para poder dar pie al desarrollo de formas de vida mas avanzadas. Sus conclusiones fueron que los genes deben satisfacer lo siguiente: (1) una cierta capacidad para reproducirse, (2) una cierta capacidad para cambiar a formas alternas (a través de mutaciones) y, (3) una necesidad de simbiosis (por ejemplo, a través de vida parasita) con otros genes u organismos.<br /><br /><br /><span style="color:#cccccc;">La optimización evolutiva de Bremermann</span><br /><br />La idea principal de su propuesta era usar un individuo factible el cual se modificaba a través de un operador de mutación hacia un conjunto de direcciones posibles de movimiento.<br />Bremermann fue uno de los primeros en utilizar el concepto de “población” en la simulación de procesos evolutivos, además de intuir la importancia de la coevolución (es decir, el uso de dos poblaciones que evolucionan en paralelo y cuyas aptitudes están relacionadas entre sí) y visualizar el potencial de las técnicas evolutivas para entrenar redes neuronales.<br /><br /><span style="color:#cccccc;">La programación evolutiva</span><br /><br />Consistía básicamente en hacer evolucionar autómatas de estados finitos, los cuales eran expuestos a una serie de símbolos de entrada (el ambiente), y se esperaba que, eventualmente, fueran capaces de predecir las secuencias futuras de símbolos que recibirían. Utilizo una función de “pago” que indicaba que tan bueno era un cierto autómata para predecir un símbolo, y uso un operador modelado en la mutación para efectuar cambios en las transiciones y en los estados de los autómatas que tenderían a hacerlos más aptos para predecir secuencias de símbolos.<br /><br /><span style="color:#cccccc;">Ecosistemas artificiales</span><br /><br />Se cuentan entre los primeros en simular un ecosistema artificial jerárquico en el que un conjunto de organismos unicelulares estaban sujetos a una estricta ley de conservación de la materia que les inducia a competir para sobrevivir. Los organismos simulados fueron capaces de efectuar cooperación mutua y de llevar a cabo estrategias biológicas tales como la recombinación genética y la modificación de la expresión de su genoma.<br />En esta implementación, los organismos realmente consistían de subrutinas genéticas, por lo que el fenotipo de cada individuo se determinaba mediante la forma en que estas rutinas era usadas por los organismos.<br /><br /><br /><br /></span></strong></em></span>Grupo Inteligencia Artificialhttp://www.blogger.com/profile/09620180626095927440noreply@blogger.com0