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Herramienta noHerramienta no--convencional convencional para modelado en Comunicaciones móviles:para modelado en Comunicaciones móviles:
RedesRedes Neuronales ArtificialesNeuronales Artificiales
Georgina Stegmayer
Centro de I+D CIDISI UTN-FRSF
Lavaise 610 (3000) Santa FeArgentina
(e-mail: [email protected])
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IEEE Argentina – Universidad de Palermo – Junio 2007
RedesRedes Neuronales ArtificialesNeuronales Artificiales
1) Introducción a las Comunicaciones móviles
2) Por qué se necesitan “modelos”
3) ¿Por qué no usar Redes Neuronales Artificiales?
4) Software que ayuda a los Ingenieros a usar RNAs
5) Conclusiones
AGENDA
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RedesRedes Neuronales ArtificialesNeuronales Artificiales
Comunicación en un sistema de red celular móvil (p.e. GSM)
antena o estación radio base
terminal móvil(TE. celular)
“celdas” o“células” de
coberturade las antenas
1) Introducción a las Comunicaciónes móviles
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RedesRedes Neuronales ArtificialesNeuronales Artificiales
Transmisor digital inalámbrico(p.e. comunicación a través de teléfono celular)
Voz humana Antenade TE celular
1) Introducción a las Comunicaciónes móviles (cont.)
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RedesRedes Neuronales ArtificialesNeuronales Artificiales
Transmisor digital inalámbrico(p.e. comunicación a través de teléfono celular)
Voz humana: señalanalógica Antena
de TE
celular
Digitalizar
Compresión de voz+
Codificación+
Modulación
1) Introducción a las Comunicaciónes móviles (cont.)
Amplificar
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RedesRedes Neuronales ArtificialesNeuronales Artificiales
Un modelo es una invención: algo que inventamos para explicar algunos datos que queremos interpretar.
Los modelos son muy útiles cuando queremos estudiar fenómenos o sistemas complejos.
Un modelo representa lo que se quiere estudiar de modo más simple, centrándose en los aspectos que se consideran importantes del fenómeno y dejando los "detalles" de lado.
2) ¿Por qué se necesitan “modelos”?
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RedesRedes Neuronales ArtificialesNeuronales Artificiales
Un modelo es una invención: algo que inventamos para explicar algunos datos que queremos interpretar.
Los modelos son muy útiles cuando queremos estudiar fenómenos o sistemas complejos.
Un modelo representa lo que se quiere estudiar de modo más simple, centrándose en los aspectos que se consideran importantes del fenómeno y dejando los "detalles" de lado.
2) ¿Por qué se necesitan “modelos”? (cont.)
realidad física
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RedesRedes Neuronales ArtificialesNeuronales Artificiales
Un modelo es una invención: algo que inventamos para explicar algunos datos que queremos interpretar.
Los modelos son muy útiles cuando queremos estudiar fenómenos o sistemas complejos.
Un modelo representa lo que se quiere estudiar de modo más simple, centrándose en los aspectos que se consideran importantes del fenómeno y dejando los "detalles" de lado.
2) ¿Por qué se necesitan “modelos”? (cont.)
realidad física modelo que lo representa
TEcelular
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RedesRedes Neuronales ArtificialesNeuronales Artificiales
2) ¿Por qué se necesitan “modelos”? (cont.)
En un sistema de comunicación móvil (p.e. TE celular) se necesitan
modelos para “simular” distintas realidades
y ver cómo se comporta el modelo,
sin tener que hacerlo físicamente, lo cual implicaría construir
(y tal vez, romper!) cientos de celulares diferentes …
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RedesRedes Neuronales ArtificialesNeuronales Artificiales
2) ¿Por qué se necesitan “modelos”? (cont.)
Modelo basado en Redes Neuronales Artificiales
En un sistema de comunicación móvil (p.e. TE celular) se necesitan
modelos para “simular” distintas realidades
y ver cómo se comporta el modelo,
sin tener que hacerlo físicamente, lo cual implicaría construir
(y tal vez, romper!) cientos de celulares diferentes …
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RedesRedes Neuronales ArtificialesNeuronales Artificiales
Las RNAs vienen de la Inteligencia Artificial
“La automatización deactividades que asociamos con
el pensamiento humano,actividades tales como toma de decisión,
resolución de problemas, aprendizaje, …”(Bellman, 1978)
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RedesRedes Neuronales ArtificialesNeuronales Artificiales
Las RNAs vienen de la Inteligencia Artificialpero … alguien usa realmente para algo práctico a la IA?
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RedesRedes Neuronales ArtificialesNeuronales Artificiales
Las RNAs vienen de la Inteligencia Artificialpero … alguien usa realmente para algo práctico a la IA?
la web messenger videojuegos
animaciónpelículas
… y MUCHO MAS!!
MICs
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RedesRedes Neuronales ArtificialesNeuronales Artificiales
3) ¿Por qué no usar Redes Neuronales Artificiales?
Neurona Biológica Neurona artificial
La estructura de una neuronaartificial está
inspirada en el concepto de
neurona biológica
dendritasnúcleo
sinapsis
axon
pesos sinápticos
entradassalida
Núcleo (función de activación)
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RedesRedes Neuronales ArtificialesNeuronales Artificiales
3) ¿Por qué no usar Redes Neuronales Artificiales?
Neurona Biológica Neurona artificial
La estructura de una neuronaartificial está
inspirada en el concepto de
neurona biológica
Red Neuronal Artificial
dendritasnúcleo
sinapsis
axon
pesos sinápticos
entradassalida
Núcleo (función de activación)
entradas salidas
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RedesRedes Neuronales ArtificialesNeuronales Artificiales
¿Qué son las Redes Neuronales Artificiales?Paradigma computacional en el cual una gran cantidad de simples unidades de cómputo (neuronas) interconectadas en red, realizan
tareas de cómputo, en paralelo.
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RedesRedes Neuronales ArtificialesNeuronales Artificiales
¿Qué son las Redes Neuronales Artificiales?Paradigma computacional en el cual una gran cantidad de simples unidades de cómputo (neuronas) interconectadas en red, realizan
tareas de cómputo, en paralelo.
¿Por qué o para qué las Redes Neuronales Artificiales?
Muchas técnicas matemáticas muestran sus limitaciones al ser aplicadas a problemas concretos de Ingeniería (modelos basados en
ecuaciones, muchos parámetros a ser estimados)
Pero un problema real puede ser muy complejo, difícil de modelar, el sistema puede ser totalmente desconocido o estar en un ambiente
cuyas condiciones cambian en forma desconocida.
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RedesRedes Neuronales ArtificialesNeuronales Artificiales
Datos de entrada
“propagación de las señales de entrada”
¿Cómo funciona una Red Neuronal Artificial?
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RedesRedes Neuronales ArtificialesNeuronales Artificiales
Datos de entrada
“propagación de las señales de entrada”
¿Cómo funciona una Red Neuronal Artificial?
Salidas delmodelo neuronal
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RedesRedes Neuronales ArtificialesNeuronales Artificiales
Datos de entrada
“propagación de las señales de entrada”
¿Cómo funciona una Red Neuronal Artificial?
Salidas delmodelo neuronal
Salida deseadapara el
modelo neuronal
Error
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RedesRedes Neuronales ArtificialesNeuronales Artificiales
Datos de entrada
“propagación de las señales de entrada”
¿Cómo funciona una Red Neuronal Artificial?
Salidas delmodelo neuronal
Salida deseadapara el
modelo neuronal
Error“retro-propagación del error”
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RedesRedes Neuronales ArtificialesNeuronales Artificiales
No se necesita conocimiento detallado de la realidad física que se quiere modelar (modelo “caja negra”).
Los parámetros del modelo se setean directamente de mediciones/simulaciones.
Pueden acelerar los tiempos de análisis y diseño, y disminuir el tiempo de desarrollo de nuevos productos (p.e. tel celulares).
3) ¿Por qué no usar Redes Neuronales Artificiales? (cont.)
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Pero … para muchos Ings. un modelo neuronal es una verdadera “caja negra” …
Cuántas neuronas?
Qué topología de red?
Qué función de activación?
Entrenamiento supervisado o no?
?
3) ¿Por qué no usar Redes Neuronales Artificiales? (cont.)
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Cuántas neuronas?
Qué topología de red?
Qué función de activación?
Entrenamiento supervisado o no?
3) ¿Por qué no usar Redes Neuronales Artificiales? (cont.)
Pero … para muchos Ings. un modelo neuronal es una verdadera “caja negra” …
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En este contexto, surge la necesidad de una herramienta de software
fácil de usar para un Ingeniero que:
debe crear y simular modelos basados en RNAs,
pero que no conoce en profundidad la teoría neuronal (usuario no-
experto),
o posee el conocimiento mínimo para la construcción de un
modelo “caja negra” y de la configuración de algunos parámetros.
4) Herramienta de SFW que ayuda a los Ings. a usar RNAs
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SOFTWARE LIBRE! - implementado en JAVA
Framework JOONE (Java Object Oriented Neural Engine) para
creación de RNAs.
Este Framework Java permite entrenar un conjunto de redes en
paralelo, arquitectura modular lo cual permite que pueda ser
fácilmente extendido, p.e. para agregar un algoritmo de
entrenamiento. Cada uno de sus componentes puede ser re-utilizado
y modificado por los desarrolladores.
4) Herramienta de SFW que ayuda a los Ings. a usar RNAs
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Hoy hemos aprendido:
cómo funciona un sistema de telefonía celular,
qué son y para qué sirven los modelos,
qué son y cómo funcionan las redes neuronales artificiales,
que hay un software libre hecho en nuestro país para trabajar con
RNAs, próximamente disponible en:
http://cidisi.frsf.utn.edu.ar
5) Conclusiones
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¡Gracias
por su
atención!Georgina Stegmayer
(e-mail: [email protected])