Network Test

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Expresiones regulares

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Ruta Linux PATH
^(\/?(((\w)|(\.))+\/?)*((\w)|(\.))+)\/?(?=$)

Fundamentos de logica difusa

Aspecto 1: Explica las características de la lógica difusa.

La logica difusa es una extension de la logica tradicional (Booleana) que utiliza conceptos de pertenencia de sets mas parecidos a la manera de pensar humana 

• El concepto de un subset difuso fue introducido por L.A. Zadeh en 1965 como una generalización de un subset exacto (crisp subset) tradicional.

• Los subsets exactos usan lógica Booleana con valores exactos como por ejemplo la lógica binaria que usa valores de 1 o 0 para sus operaciones

La lógica difusa no usa valores exactos como 1 o 0 pero usa valores entre 1 y 0 (inclusive) que pueden indican valores intermedios (Ej. 0, 0.1, 0.2, …,0.9,1.0, 1.1, …etc)

• La lógica difusa también incluye los valores 0 y 1 entonces se puede considerar como un superset o extensión de la lógica exacta.

Aspecto 2: Describe los elementos que conforman a las redes neurales artificiales.

Las Redes Neuronales se encuentran inspiradas en el comportamiento conocido del cerebro humano (principalmente el referido a las neuronas y sus conexiones), trata de crear modelos artificiales que solucionen problemas difíciles de resolver mediante técnicas algorítmicas convencionales. 

Las redes neuronales artificiales (RNA) son aplicadas en diversos ámbitos de la actividad humana. Una de sus aplicaciones es como herramienta de análisis de información, específicamente dentro de la Bibliometría. En este trabajo se hace una introducción sobre las particularidades de las RNA, específicamente las basadas en el modelo Kohonen (Mapas auto-organizativos). Se exponen los elementos que la integran y se vincula su principio de funcionamiento con la Bibliometría. Se utiliza y caracteriza un software llamado Viscovery SOMine que retoma, para su funcionamiento, el concepto y los algoritmos de los mapas auto-organizativos. Se ejemplifica la utilidad de las RNA, dentro de la Bibliometría, a través de casos prácticos.

Una red neuronal artificial (RNA) se puede definir (Hecht – Nielssen 93) como un grafo dirigido con las siguientes restricciones:

-  Los nodos se llaman elementos de proceso (EP).

-  Los enlaces se llaman conexiones y funcionan como caminos unidireccionales instantáneos

-  Cada EP puede tener cualquier número de conexiones.

-  Todas las conexiones que salgan de un EP deben tener la misma señal.

-  Los EP pueden tener memoria local.

-  Cada EP posee una función de transferencia que, en función de las entradas y la memoria local produce una señal de salida y / o altera la memoria local.

-  Las entradas a la RNA llegan del mundo exterior, mientras que sus salidas son conexiones que abandonan la RNA.

Aspecto 3: Explica las características de los algoritmos genéticos.

Los Algoritmos Gen´eticos (AGs) son m´etodos adaptativos que pueden usarse para resolver problemas de busqueda ´ y optimizaci´on. Est´an basados en el proceso gen´etico de los organismos vivos. A lo largo de las generaciones, las poblaciones evolucionan en la naturaleza de acorde con los principios de la selecci´on natural y la supervivencia de los m´as fuertes, postulados por Darwin (1859).

Por imitaci´on de este proceso, los Algoritmos Gen´eticos son capaces de ir creando soluciones para problemas del mundo real. La evoluci´on de dichas soluciones hacia valores optimos ´ del problema depende en buena medida de una adecuada codificaci´on de las mismas.

Los principios b´asicos de los Algoritmos Gen´eticos fueron establecidos por Holland (1975), y se encuentran bien descritos en varios textos – Goldberg (1989), Davis (1991), Michalewicz (1992), Reeves (1993)

Los algoritos conocidos son:

- El Algoritmo Genetico Simple

- Extensiones y Modificaciones del AGS

-- Poblaciones

-- Función oibjeto

-- Seleccion

-- Cruce

-- Mutacion

-- Reduccion

-- Geneticos paralelos

Referencias:

[1] Yager, R., Filev, D., Essentials of Fuzzy Modeling and Control, Wiley Interscience, NY, 1994

[2] Kartalopoulos, S., Understanding Neural Networks and Fuzzy Logic, IEEE PRESS, NY, 1994

[3] D.H. Ackley (1987). A Connectionist Machine for Genetic Hillclimbing, Kluwer Academic Publishers.

[4] J.T. Alander (1992). On optimal population size of genetic algorithms. Proceedings CompEuro 1992, Computer Systems and Software Engineering, 6th Annual European Computer Conference, 65-70.

[5]] B.K. Ambati, J. Ambati, M.M. Mokhtar (1991). Heuristic combinatorial optimization by simulated Darwinian evolution: A polynomial time algorithm for the traveling salesman problem, Biological Cybernetics, 65, 31-35.

[6] J.E. Baker (1987). Reducing bias and inefficiency in the selection algorithm. Proceedings of the Second International Conference on Genetic Algorithms and Their Applications, 14-21.

[7] W. Banzhaf (1990). The “molecular” traveling salesman, Biological Cybernetics, 64, 7-14.

La IA y sus aplicaciones

Tipos de aplicaciones usadas en la inteligencia artificial.

La IA para:

• Representación del estado de la naturaleza: que busca en el descubrimiento de métodos expresivos y que describan eficientemente aspectos del mundo real.
• Metodos de auto-aprendizaje: que aportan una capacidad de identificación de un amplio rango de tendencias generales a partir de un conjunto de datos de entrenamiento.
• Planificacion y toma de deciciones: Apartir de algoritmos que construyen y ejecutan automáticamente secuencias de comandos base con el fin de alcanzar ciertas metas de alto nivel.
• Patrones y Razonamiento: Que hacen uso de principios estadísticos para desarrollar codificaciones de información incierta.
• Diseño y creación de agentes: Integración de la IA con otras areas con el objeto de crear agentes inteligentes, entidades robustas capaces de comportamiento autónomo y en tiempo real.
• La coordinación y ejecucuion de multiagentes: Para generación de técnicas para la representación de las capacidades de otros agentes y la especificación del conocimiento necesario para la colaboración entre ellos.
• Ontologías: Para la creación de catálogos de conocimiento explícito, formal y multipropósito, para manejo de sistemas inteligentes.
• Procesamiento de voz y lenguaje: Que si objetivo es ofrecer sistemas que se comunican con la gente en su lenguaje.
• Comprensión de imágenes, Que apoya a la producción de algoritmos para el análisis de fotografías, diagramas, videos y el despliegue visual de información cuantitativa y estructurada.
• Gestión y control: análisis inteligente, fijación de objetivos.
• Fabricación: diseño, planificación, programación, monitorización, control, gestión de proyectos, robótica simplificada y visión computarizada.
• Educación: adiestramiento práctico, exámenes y diagnóstico.
• Ingeniería: diseño, control y análisis.
• Equipamiento: diseño, diagnóstico, adiestramiento, mantenimiento, configuración, monitorización y ventas.
• Cartografía: interpretación de fotograf ías, diseño, resolución de problemas cartográficos.
• Profesiones: abogacía, medicina, contabilidad, geología, química.
• Software: enseñanza, especificación, diseño, verificación, mantenimiento.
• Sistemas de armamento: guerra electrónica, identificación de objetivos, control adaptativo, proceso de imágenes, proceso de señales.
• Proceso de datos: educación, interfase en lenguaje natural, acceso inteligente a datos y gestores de bases de datos, análisis inteligente de datos.
• Finanzas: planificación, análisis, consultoría.
• Planificación: gestión de activo y pasivo, gestión de cartera, análisis de créditos y préstamos, contratos, programación de trabajos de taller, gestión de proyectos, planificación de experimentos, producción de tarjetas de circuito impreso.
• Interfaces inteligentes: hardware (fiscal) de instrumentación, programas de computadora, bases de datos múltiples, paneles de control.
• Sistemas de lenguaje natural: interfaces con bases de datos en lenguaje natural, gestión de impuestos (ayudas para contabilidad), consultoría en temas legales, planificación de fincas, consultoría de sistemas bancarios.
• Sistemas de diseño: integración de microcircuitos en muy alta escala, síntesis de circuitos electrónicos, plantas químicas, edificios, puentes y presas, sistemas de transporte.
• Sistemas de visión computarizada: selección de piezas y componentes, ensamblado, control de calidad.
• Desarrollo de software: programación automática.
• Configuración: selección de distribución de los componentes de un sistema de computación.
• Diagnosis: hardware informático, redes de ordenadores, equipos mecánicos, problemas médicos, averías telefónicas, instrumentación electrónica, circuitos electrónicos, averías automovilísticas.
• Interpretación y análisis: datos geológicos para prospección petrolífera, compuestos químicos, análisis de señales, problemas matemáticos complejos, evaluación de amenazas militares, análisis de circuitos electrónicos, datos biológicos (coronarios, cerebrales y respiratorios), información de radar, sonar e infrarrojos.
• Monitorización: equipos, monitorización de procesos, fabricación y gestión de procesos científicos, amenazas militares, funciones vitales de pacientes hospitalizados, datos financieros en tiras de papel perforado por teleimpresora, informes industriales y gubernamentales.

3 aplicaciones que empleen la inteligencia artificial en la industria.

Asistenties

Asistentes: Los asistentes de IA como: Alexa, Google Assistant, Siri, incluso Cortana entre otros; son cada vez más habituales. presentan a cada año una mejora con respecto al uso de sus algoritmos de autoaprendizaje y toma de deciciones, pero aún les queda mucho por evolucionar hasta ofrecer conversaciones más naturales, fluidas y si se puede decir, "humanas".

Un rasgo en este sentido es el uso de las emociones. Un rasgo muy humano que se puede trasladar a las conversaciones y que ahora Amazon estaría intentando exportar a Alexa con el objetivo que su asistente pueda empezar a sonar un poco menos robótica en las interacciones con los usuarios.

En la medicina

Como vemos, la Inteligencia Artificial puede aplicarse de muchas maneras diferentes, pero la mejor forma de entender su uso potencial en la atención médica es dividir sus aplicaciones en tres categorías:

1. Soluciones algorítmicas:  Para enfoques que tienen como base la evidencia, programados por investigadores y clínicos. Cuando los humanos integran datos conocidos en algoritmos, los ordenadores pueden extraer información y aplicarla a un problema. P.e: La evolución de la Esclerosis Múltiple, desarrollo de vacunas. Utilizando algoritmos en consenso con expertos en el campo, junto con los datos existentes en la historia clínica informatizada, se pueden revisar numerosas alternativas de tratamiento y recomendar la combinación más adecuada para un paciente concreto.
2. Tratamiento de imágenes: Actualmente entre el 50% y el 63% de las mujeres de EE. UU. que se realizan mamografías regulares durante 10 años recibirán al menos un “falso positivo”. Es decir, el resultado de la prueba indica erróneamente la posibilidad de cáncer, por lo que se requieren pruebas adicionales y, a veces, procedimientos innecesarios. Además, hasta en un tercio del tiempo, dos o más radiólogos que examinan la misma mamografía no estarán de acuerdo en la interpretación de los resultados. Se estima que el software de reconocimiento de patrones visuales, que puede almacenar y comparar decenas de miles de imágenes utilizando las mismas técnicas heurísticas que los humanos, es entre un 5% y un 10% más preciso que el médico promedio. Y se espera que la brecha de precisión entre el ojo humano y el digital se amplíe aún más en poco tiempo. 
3. Herramientas de apoyo a la práctica médica: El Procesamiento del Lenguaje Natural, una rama de la IA que ayuda a las máquinas a comprender e interpretar el habla y la escritura humana. Este software puede revisar miles de registros médicos electrónicos completos y dilucidar los mejores pasos para evaluar y administrar un tratamiento a pacientes con diferentes enfermedades. El uso de ordenadores para observar y aprender de los médicos en su desempeño habitual. Bisepro vuelve a ser un buen ejemplo. En lugar de extraer y analizar los datos de forma retrospectiva, esta herramienta sigue lo que hacen los médicos paso a paso. Con la incorporación por parte del profesional de los datos del paciente en la historia clínica informatizada, Bisepro analiza en tiempo real toda esta información para ofrecer de forma anticipada una alerta y sugerir un posible tratamiento personalizado. En este caso, los falsos positivos se reducen a la mitad y su efectividad es máxima.

Control Aereo 

Los nuevos sistemas de control aereo basados en IA ofrecen ahorros que pueden alcanzar el 50%, al eliminar los costes ligados a la construcción de la torre física e incrementar por otra parte la eficiencia en la explotación operativa, principalmente mediante el balanceo de carga de trabajo en sistemas ‘multi-aeropuerto’ y son soluciones que incorporan funciones basadas en inteligencia artificial para ejecutar procesos críticos de control aéreo sin necesidad de intervención humana usando arquitecturas avanzadas de Deep Learning, entrenadas para llevar a cabo múltiples procesos operativos mediante visión artificial autónoma.

¿Cuáles son los beneficios de la inteligencia artificial?

Al ser la IA uno o multiples sistemas que interactúan con la gente se debe “razonar” sobre lo que las personas piensan, en lugar de llevar a cabo los comandos de manera literal. Un sistema de inteligencia artificial no sólo debe cumplir con un conjunto de reglas “precargadas”, sino que debe analizar y comprender si el comportamiento del ser humano que le da una orden, es probable que sea juzgado como "normal" o "razonable" por la mayoría de la gente. Debe también estar continuamente monitoreado interna y externamente para detectar comportamientos anormales, que pueden indicar errores, ataques cibernéticos o fallas en la comprensión de sus acciones. De esta forma los beneficions tienen un gran potencial desde la industria hasta la vida diaria como en la industria de la medicina ayuda a los hospitales y médicos a identificar con mayor precicion qué pacientes están en mayor riesgo de complicaciones y los algoritmos de IA son los que pueden encontrar patrones correctos entre los datos masivos que se poseen y reciben o incluso en los resultados de sus búsquedas: desde las predicciones de tráfico hasta la recomendación de libros y películas. La IA traduce idiomas en tiempo real y acelera el funcionamiento de nuestros portátiles adivinando lo que haremos a continuación. Varias compañías como Google, BMW y Tesla, están trabajando para proveernos de coches que pueden conducirse a sí mismos, con supervisión humana parcial o totalmente autónomos.

Referencias: 

• https://www.uv.mx/cienciahombre/revistae/vol17num3/articulos/inteligencia/
• https://www.xatakahome.com/domotica/ia-clave-amazon-hace-que-alexa-pueda-ofrecer-respuestas-emocionales-cuando-nos-habla
• Cumbre Mundial AI for Good 2017 - https://www.itu.int/en/itunews/Documents/2018/2018-01/2018_ITUNews01-es.pdf
• https://www.iic.uam.es/lasalud/realidad-inteligencia-artificial-salud/
• https://www.hosteltur.com/134743_la-primera-torre-digital-remota-basada-en-ia-es-de-tecnologia-espanola.html
• Gevarter, M. (1987). Máquinas inteligentes. Madrid: Díaz de Santos, S.A.
• Negrete, J. (1992). De la filosofía a la inteligencia artificial. México: Grupo Noriega Editores.
• Rauch-Hindin, W.B. (1989). Aplicaciones de la inteligencia artificial en la actividad empresarial, la ciencia y la industria. Madrid: Díaz de Santos, S.A.