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Nuevas Matemáticas para Neuronas Artificiales
Procesadores de punto flotante sobre FPGAs hacen a las neuronas artificiales suficientemente rápidas para comunicarse con neuronas reales.
Artículo de Neil Savage:
Computadoras que pueden simular el funcionamiento del cerebro podrían brindar un entendimiento de cómo el cerebro se desarrolla y trabaja, e incluso nos conduzcan a las formas de cómo reparar daños cerebrales causados por lesiones o enfermedades. Debido de que la actividad de cada neurona es muy complicada, ha sido difícil de simular con gran detalle o en tiempo real.
Actualmente, investigadores de la Universidad de Bristol, en Inglaterra, dijeron que llegaron a un método que modela la actividad neuronal con suficiente detalle y velocidad para que células vivas conversen con neuronas sintéticas.
“Nosotros deseamos crear un cerebro artificial que pueda comunicarse con un cerebro real”, dijo José Núñez Yañez, profesor titular en Ingeniería Electrónica en Centro para Investigación de Comunicaciones de Bristol (Bristol’s Centre for Communicactions Reserch). Núñez Yáñez dijo que esfuerzos anteriores para modelar la actividad neuronal habían dependido de supercomputadoras y en general de procesadores que no necesariamente trabajaban bien en paralelo. Lo que estas máquinas modelan es tan complejo que podía tomar 30 días para procesar 1 segundo de actividad. En vez de eso, Núñez Yáñez usó FPGAs (Field Programmable Gate Array) que dependen de procesadores de punto flotante, con tal vez 1000 procesadores corriendo en paralelo. (Las matemáticas de punto flotante representan números en una computadora en el sentido de que permite que el punto decimal pueda estar en diferente posición – o “flotante” – en relación con los dígitos significativos en el número, como por ejemplo en los números 1,23456 y 12345,6. Comparados con la representación de punto fijo, donde el decimal está dado en una posición particular en una cadena de dígitos, la representación de punto flotante se traduce en errores de redondeo más pequeños, y por lo tanto pueden ser más precisos.) La precisión es importante para modelar neuronas, dice Núñez Yáñez. Las neuronas se comunican por intercambios de picos de voltaje, que duran unos pocos milisegundos y donde el pico pueda estar en unos 70 milivoltios. Los científicos no saben realmente como los picos de voltaje transmiten información, pero ellos creen que la duración de los picos es importante. En un modelo de punto fijo, los errores de redondeo se acumulan, generando un significativo corrimiento en el tiempo de los picos. El modelo de punto flotante, dice Núñez Yañez, es mucho más preciso. En adición a esto, la precisión ganada usando la aritmética de punto flotante permite la creación de modelos neuronales tridimensionales más complejos y morfológicamente precisos. Núñez Yáñez y sus colegas describen la simulación de una neurona artificial en un chip esta semana en la 19va Conferencia Internacional de Lógica Programable y Aplicaciones (19th International Conference on Field Programmable Logic and Aplications), en Praga. El siguiente paso es tener una neurona biológica conversando con una artificial. La idea es tomar partes de un cerebro de ratón e incubarlo luego sobre un sensor. Luego de casi dos semanas de crecimiento, las neuronas comenzarán a comunicarse tal como si estuvieran en el cerebro. El sensor, un detector de imagen Aptina de Semiconductor de Metal Óxido Complementario (Complementary Metal Oxide Semiconductor - CMOS) alterada para medir voltaje en vez de luz, enviaría estas mediciones a través de un conversor análogo-digital, que a su vez alimentan los datos hacia los FPGAs. En la computadora, la actividad eléctrica de diferentes partes de las células neuronales es representada matemáticamente, y un conjunto de ecuaciones diferenciales toma los datos de entrada y simula la actividad de cada parte.
Foto: Centre for Communicatios Reserch/University of Bristol
Las neuronas simuladas pueden incluso crear nuevas dentritas o nuevas sinapsis en respuesta de los estímulos de las células de cerebro reales. La actividad de las neuronas simuladas puede entonces ser alimentada por las neuronas vivas en la forma de picos de voltaje entregadas a través del sensor CMOS. En adición, para enseñar a los científicos sobre la evolución del cerebro, el proyecto puede, por ejemplo, permitir a los doctores el límite del daño por la enfermedad de Parkinson, dice Joe McGeehan, director del Centro para Investigación de Comunicaciones de Bristol. El daño cerebral pude empeorar, dice él, cuando células sanas no obtienen una retroalimentación esperada, porque las neuronas vecinas han sido dañadas. Artificialmente proporcionando la retroalimentación se prevendría que el daño se extienda. Ted Carnevale, un científico investigador de la Escuela de Medicina de Yale (Yale’s School of Medicine), dice que un modelo sobre FPGA de la actividad neuronal tiene sus limitaciones. “No es particularmente útil como herramienta para el estudio de cómo en detalle anatómico y propiedades biofísicas de neuronas forman la operación entre células y circuitos neuronales”, dice él. Pero lo que si puede hacer es proveer resultados en tiempo real, permitiendo la conexión de neuronas reales y sintéticas. “Modelos sobre FPGA ciertamente permitirían extensos y mucho más complejos circuitos. Tales trabajos aún se encuentran en una fase temprana, pero estos están probablemente donde la rentabilidad se encuentra”, dice Carnevale.
Actualmente, investigadores de la Universidad de Bristol, en Inglaterra, dijeron que llegaron a un método que modela la actividad neuronal con suficiente detalle y velocidad para que células vivas conversen con neuronas sintéticas.
“Nosotros deseamos crear un cerebro artificial que pueda comunicarse con un cerebro real”, dijo José Núñez Yañez, profesor titular en Ingeniería Electrónica en Centro para Investigación de Comunicaciones de Bristol (Bristol’s Centre for Communicactions Reserch). Núñez Yáñez dijo que esfuerzos anteriores para modelar la actividad neuronal habían dependido de supercomputadoras y en general de procesadores que no necesariamente trabajaban bien en paralelo. Lo que estas máquinas modelan es tan complejo que podía tomar 30 días para procesar 1 segundo de actividad. En vez de eso, Núñez Yáñez usó FPGAs (Field Programmable Gate Array) que dependen de procesadores de punto flotante, con tal vez 1000 procesadores corriendo en paralelo. (Las matemáticas de punto flotante representan números en una computadora en el sentido de que permite que el punto decimal pueda estar en diferente posición – o “flotante” – en relación con los dígitos significativos en el número, como por ejemplo en los números 1,23456 y 12345,6. Comparados con la representación de punto fijo, donde el decimal está dado en una posición particular en una cadena de dígitos, la representación de punto flotante se traduce en errores de redondeo más pequeños, y por lo tanto pueden ser más precisos.) La precisión es importante para modelar neuronas, dice Núñez Yáñez. Las neuronas se comunican por intercambios de picos de voltaje, que duran unos pocos milisegundos y donde el pico pueda estar en unos 70 milivoltios. Los científicos no saben realmente como los picos de voltaje transmiten información, pero ellos creen que la duración de los picos es importante. En un modelo de punto fijo, los errores de redondeo se acumulan, generando un significativo corrimiento en el tiempo de los picos. El modelo de punto flotante, dice Núñez Yañez, es mucho más preciso. En adición a esto, la precisión ganada usando la aritmética de punto flotante permite la creación de modelos neuronales tridimensionales más complejos y morfológicamente precisos. Núñez Yáñez y sus colegas describen la simulación de una neurona artificial en un chip esta semana en la 19va Conferencia Internacional de Lógica Programable y Aplicaciones (19th International Conference on Field Programmable Logic and Aplications), en Praga. El siguiente paso es tener una neurona biológica conversando con una artificial. La idea es tomar partes de un cerebro de ratón e incubarlo luego sobre un sensor. Luego de casi dos semanas de crecimiento, las neuronas comenzarán a comunicarse tal como si estuvieran en el cerebro. El sensor, un detector de imagen Aptina de Semiconductor de Metal Óxido Complementario (Complementary Metal Oxide Semiconductor - CMOS) alterada para medir voltaje en vez de luz, enviaría estas mediciones a través de un conversor análogo-digital, que a su vez alimentan los datos hacia los FPGAs. En la computadora, la actividad eléctrica de diferentes partes de las células neuronales es representada matemáticamente, y un conjunto de ecuaciones diferenciales toma los datos de entrada y simula la actividad de cada parte.
ESTA VIVO! Una neurona artificial basado sobre un FPGA [centro] produce picos de voltaje que se asemejan con las neuronas reales. Investigadores planean tener neuronas artificiales comunicadas con neuronas reales [ubicadas en la izquierda].
Foto: Centre for Communicatios Reserch/University of Bristol
Las neuronas simuladas pueden incluso crear nuevas dentritas o nuevas sinapsis en respuesta de los estímulos de las células de cerebro reales. La actividad de las neuronas simuladas puede entonces ser alimentada por las neuronas vivas en la forma de picos de voltaje entregadas a través del sensor CMOS. En adición, para enseñar a los científicos sobre la evolución del cerebro, el proyecto puede, por ejemplo, permitir a los doctores el límite del daño por la enfermedad de Parkinson, dice Joe McGeehan, director del Centro para Investigación de Comunicaciones de Bristol. El daño cerebral pude empeorar, dice él, cuando células sanas no obtienen una retroalimentación esperada, porque las neuronas vecinas han sido dañadas. Artificialmente proporcionando la retroalimentación se prevendría que el daño se extienda. Ted Carnevale, un científico investigador de la Escuela de Medicina de Yale (Yale’s School of Medicine), dice que un modelo sobre FPGA de la actividad neuronal tiene sus limitaciones. “No es particularmente útil como herramienta para el estudio de cómo en detalle anatómico y propiedades biofísicas de neuronas forman la operación entre células y circuitos neuronales”, dice él. Pero lo que si puede hacer es proveer resultados en tiempo real, permitiendo la conexión de neuronas reales y sintéticas. “Modelos sobre FPGA ciertamente permitirían extensos y mucho más complejos circuitos. Tales trabajos aún se encuentran en una fase temprana, pero estos están probablemente donde la rentabilidad se encuentra”, dice Carnevale.
“New Math for Artificial Neurons”
Traducido por Marlon Luján Paredes
12 septiembre 2009
¿Es éste el momento para la “Banda Ancha” sobre las líneas eléctricas?
Redes inteligentes y la presión por la conectividad rural impulsan la conectividad a través de las líneas eléctricas.
Artículo de David Schneider:
IEEE SPECTRUM 07.09, pág. 13
Artículo de David Schneider:
IEEE SPECTRUM 07.09, pág. 13
Una antigua y larga carrera por extender el acceso a los más lejanos puntos de los Estados Unidos (a través de la banda ancha sobre las líneas eléctricas – Broadband over power lines – BPL ) puede finalmente encontrar su momento de oro.
BLP usa frecuencias de radio para sobreponer señales de datos de alta velocidad sobre los 60 Hz de la corriente alterna (AC) que las líneas eléctricas transportan. Las señales de datos de banda ancha están por lo tanto propensas a disturbios, particularmente de los transitorios de voltaje que las líneas eléctricas experimentan.
Una razón por el renovado interés en el BLP es la promesa de la administración Obama de proveer un buen servicio de Internet a los americanos que hasta ahora no cuentan con éste, incluso a aquellos que viven en áreas rurales, donde las otras formas de proveer banda ancha no son económicas.
La Ley Americana de Recuperación y Reinversión aprobada en el último Febrero proveerá $2,500 millones en préstamos y subvenciones a través de una agencia y $4,700 millones a través de otra para expandir las conexiones de banda ancha para los residentes de áreas rurales y sin servicios (así como para las agencias de seguridad pública).
El proveedor de BPL International Broadband Electric Communications (IBEC), en Huntsville, Alabama., es una empresa que podrá aprovechar esta nueva inversión del gobierno. IBEC trabaja en conjunto con clientes que tienen sus propias empresas eléctricas para dar a sus miembros BLP, cuyo costo es menor que otras opciones, porque la mayoría de la infraestructura necesaria ya está desplegada.
Brend R. Zitting, director técnico de IBEC, dice que su compañía ha sido capaz de proveer BPL en lugares con tan poco como tres casas por kilómetro con velocidades de datos tan altas como 3 megabits por segundo para el servicio “Premium” de la compañía, con un costo por usuario doméstico de $89.95 por mes. Sin embargo la mayoría de los clientes eligieron la opción de $29.95, que implica darles solo 256 kilobits por segundo, un orden de magnitud menor que las velocidades de descarga que el cable ofrece.
Aunque use una conexión de acceso telefónico de 56Kb/s, la disponibilidad de 256Kb/s es muy apreciada, dice Zitting. Él espera que con los préstamos y subvenciones que se vienen, su compañía pueda expandir la cobertura de BPL para más áreas. “Nosotros estamos siguiendo el mismo patrón que el usado en el despliegue de energía eléctrica rural de los años 30”, dice él, refiriéndose a los programas de gobierno durante la “gran depresión”.
Las generadoras eléctricas tienen gran interés en obtener datos en tiempo real de cómo un usuario final está consumiendo electricidad, resurgiendo el interés en el BPL. Obtener esta información, obviamente, requiere de adecuados medidores inteligentes y una red de comunicaciones para transmitir la información de regreso a la central.
En Boulder, Colorado., por ejemplo, Minneapolis-based Xcel Energy esta usando BPL en combinación con los radio enlaces de corto alcance para el proyecto piloto SmartGridCity. Los enlaces envían información desde los medidores de energía, calentadores de agua, termostatos, y sistemas de energía renovable.
De acuerdo a Daniel Sangines, ingeniero de comunicaciones quien trabajó hasta hace poco en SmartGridCity, los datos viajan a lo largo de las líneas eléctricas por casi un kilómetro antes de ser desviados de las líneas e introducidos en fibra óptica o en sistemas basados en redes celulares. Intentar trabajar con grandes distancias con BPL requeriría múltiples repetidores para lidiar con la atenuación de la señal, lo que reduciría el ancho de banda de manera inaceptable, explica. En Boulder, las redes inteligentes pueden proveer a un hogar común enlaces de al menos 5Mb/s. En lugar de vender el ancho de banda, Xcel lo esta reservando para futuras aplicaciones de redes inteligentes.
Mientras BPL parece el aliado natural para el problema que las generadoras eléctricas están tratando de resolver, no todas las redes inteligentes las están usando. Algunas, tales como la vasta red que acaba ser propuesta para Miami y sus alrededores, empleará recursos inalámbricos en vez del uso de BPL. Aún así, dadas las nuevas oportunidades de financiamiento para la banda ancha y las crecientes redes inteligentes, BPL es seguro que mantendrá un pie delante en la carrera continua de conectar a las personas y sus dispositivos hambrientos de energía eléctrica.
“Is this the Moment for Broadband Over Power Lines?”
Traducido por Marlon Luján Paredes
Revisado por el Ing. Marcial López T.
06 septiembre 2009
04 septiembre 2009
I COREIS UNI 2009 - del 9 al 14 de Noviembre
La Facultad de Ingeniería Industrial y de Sistemas de la Universidad Nacional de Ingeniería (UNI) tiene el agrado de invitarles y ser partícipes del Primer Congreso Regional de Estudiantes de Ingeniería de Sistemas e Informática.El Congreso se desarrollará dentro de las instalaciones de la Universidad Nacional de Ingeniería (UNI), donde se congregarán los más prestigiosos expositores de ambos campos, así como de toda la comunidad estudiantil, interesados en estos temas; y tendrá lugar durante la semana del 9 al 14 de noviembre del presente año.
Durante esta semana tendremos diversas actividades académicas, deportivas y culturales, en la que además de contar con docentes y ponentes destacados, se reserva un espacio para que las principales empresas de tecnología muestren sus productos y servicios, permitiendo a la comunidad universitaria tener una visión de los avances y propuestas que hay en el campo científico y tecnológico.
La Universidad Nacional está trabajando para lograr un evento de calidad profesional, social y cultural inolvidable para todos los asistentes.
La Universidad Nacional está trabajando para lograr un evento de calidad profesional, social y cultural inolvidable para todos los asistentes.
Para mayoy información e inscripciones: http://www.coreislima.org/
03 septiembre 2009
CERTIFICADOS DE LAS CONFERENCIAS DE INGENIERIA ELECTRONICA - ANIVERSARIO FIEE
LUNES A VIERNES a partir de las 2pm
26 agosto 2009
COSTO DE MEMBRECÍAS 2010
2010 IEEE Membership Dues
2010 Society Membership Dues
* Las membresías semestrales (Student Half Year) solo son aplicables a nuevos miembros.
- La Membrecía Anual IEEE inicia el 1 de enero y concluye el 31 de diciembre del año 2010.
- Las inscripciones realizadas del 16 de agosto del 2009 al 28 de febrero del 2010, son únicamente para la Membrecía Anual.
- Las inscripciones realizadas del 1 de marzo al 15 de agosto del 2010, por defecto son realizadascomo Membrecía Semestral, excepto si se indica lo contrario, pero, para este último caso, la IEEE no se compromete a entregar la totalidad de las publicaciones realizadas durante el primer semestre.
- La Membrecía para Sociedades Técnicas involucra un gasto adicional, y dichos costos se mencionan posteriormente.
- Los miembros tienes acceso virtual a la revista POTENTIALS, como parte básica de su membrecía. Los miembros de EEUU y Canadá reciben de manera impresa. Los miembros de los demás países que deseen recibir la revista POTENTIALS impresa, condicionan a un costo adicional mostrado posteriormente.
2010 Society Membership Dues
* Las membresías semestrales (Student Half Year) solo son aplicables a nuevos miembros.
21 agosto 2009
REUNION ALMUERZO DEL MES DE AGOSTO 2009
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