Libro sobre Algoritmos Computacionales para Hardware

Algoritmos Computacionales para Hardware

Algoritmos Computacionales para Hardware

Las redes de neuronas artificiales son un paradigma de aprendizaje y procesamiento automático inspirado en el funcionamiento del sistema nervioso central de los animales.

Han tenido una gran evolución desde que en 1943 McCulloch y Walter Pitts introdujeran el concepto de neurona artificial, gracias en gran medida a modelos y algoritmos más complejos publicados con posterioridad como el modelo de Hopfield y el algoritmo Backpropagation.

Hoy en día los sistemas neurocomputacionales se emplean en toda una variedad de aplicaciones en sectores tan importantes como el financiero, medico, energético, industrial, de la robótica o el científico. En la mayoría de estos campos la utilización de algoritmos neurocomputacionales se han ido extendiendo y ampliando en su uso, y en todos ellos van apareciendo nuevas aplicaciones donde la utilización de la programación tradicional sobre ordenadores no puede dar una solución de manera eficiente a un problema dado, ya sea por el elevado tiempo de cómputo en problemas complejos o por su consumo y dimensiones en sistemas empotrados.

Los sistemas en tiempo real y las redes de sensores son dos de las tecnologías más extendidas donde la utilización de modelos neurocomputacionales requiere un desarrollo en dispositivos y el empleo de técnicas de programación diferente a las convencionales. En este tipo de aplicaciones otros dispositivos hardware como las FPGAs (Field Programmable Gate Array) o microcontroladores son más adecuados a la hora de la implementación de redes neuronales articiales.

Una FPGA es un circuito integrado semiconductor basado en una matriz de bloques de lógica conconfigurables conectados entre sí y, a su vez, con celdas de entrada y salida. Dichas interconexiones (también programables) forman una matriz de enrutado modificable según la funcionalidad necesaria por parte del usuario.

La lógica programable puede reproducir desde funciones tan sencillas como las llevadas a cabo por una puerta lógica hasta sistemas combinacionales complejos, siendo utilizadas sobre todo en aplicaciones de sistemas en tiempo real que requieran un alto grado de paralelismo.

Por otro lado, un microcontrolador es un circuito integrado programable capaz de ejecutar las órdenes grabadas en su memoria. Está compuesto por varios bloques funcionales que cumplen una tarea específica, como la unidad de procesamiento, memoria, los puertos de entrada/salida, etc. Por su versatilidad son dispositivo que se encuentran en todo tipo de aplicaciones, desde instrumentos de la vida cotidiana a la más avanzada tecnología aeroespacial.

En ciencias de la computación, los sistemas en tiempo real son aquellos sistemas hardware y software que están sujetos a unas limitaciones temporales dadas por la naturaleza del propio sistema. Controlan o actúan sobre un entorno mediante la recepción de información, el procesamiento de la misma y la devolución de una respuesta con la sueficiente rapidez (en un rango de tiempo determinado) como para actuar sobre el entorno. Las respuestas en tiempo real a menudo son del orden de milisegundos y en ocasiones microsegundos.

Por el contrario, un sistema sin restricciones temporales no puede garantizar una respuesta dentro de un período de tiempo prefijado. La estructura y operatividad de las FPGAs ofrecen la posibilidad de realizar diseños eficientes de sistemas en tiempo real debido a que se pueden implementar funciones complejas para que sean ejecutadas de forma simultánea aprovechando su paralelismo, superando en potencia de cómputo a los procesadores digitales convencionales con paradigma de ejecución secuencial. De esta forma se pueden controlar las señales de entradas y salidas del dispositivo a nivel hardware, consiguiendo unos tiempos de respuesta muy acotados que coinciden con los requerimientos de una aplicación en tiempo real.

 

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