Innovación técnica y
desarrollo
sustentable
Supercomputadora
Una supercomputadora o
un superordenador es
aquella con capacidades de cálculo muy superiores a las computadoras comunes y
de escritorio y que son usadas con fines específicos. Hoy día los términos de
supercomputadora y superordenador están siendo reemplazados por computadora de alto rendimiento y ambiente de cómputo de
alto rendimiento, ya que las supercomputadoras son un
conjunto de poderosos ordenadores unidos entre sí para aumentar su potencia de
trabajo y rendimiento.
Al año
2011, los superordenadores más rápidos funcionaban en aproximadamente más de 1 petaflops (que en la jerga de la computación significa que realizan más de 1000
billones de operaciones por segundo). La lista de supercomputadoras se
encuentra en la lista TOP500
Las
supercomputadoras fueron introducidas en la década de 1970 y fueron diseñadas principalmente por Seymour Cray en la compañía Control Data
Corporation (CDC), la cual dominó el mercado durante esa época, hasta que Cray
dejó CDC para formar su propia empresa, Cray Research. Con esta nueva empresa siguió dominando el mercado
con sus nuevos diseños, obteniendo el podio más alto en supercómputo durante
cinco años consecutivos (1985-1990)
Las
supercomputadoras se utilizan para abordar problemas muy complejos o que no
pueden realizarse en el mundo físico bien, ya sea porque son peligrosos,
involucran cosas increíblemente pequeñas o increíblemente grandes.
Inteligencia artificial
La inteligencia artificial (IA) es un área multidisciplinaria, que
a través de ciencias como las ciencias de la
computación, la matemática, la lógica y la filosofía, estudia la creación y diseño de sistemas capaces de
resolver problemas cotidianos por sí mismos, utilizando como paradigma la inteligencia humana.
existen
distintos tipos de percepciones y acciones, que pueden ser obtenidas y
producidas, respectivamente, por sensores físicos y sensores mecánicos en
máquinas, pulsos eléctricos u ópticos en computadoras, tanto como por entradas
y salidas de bits de un software y su entorno software.
Varios
ejemplos se encuentran en el área de control
de sistemas, planificación automática, la
habilidad de responder a diagnósticos y a consultas de los consumidores, reconocimiento de escritura, reconocimiento del habla y reconocimiento de patrones. Los sistemas de IA actualmente son parte de la rutina
en campos como economía, medicina, ingeniería y la
milicia, y se ha usado en gran variedad de aplicaciones de software, juegos de
estrategia, como ajedrez de
computador, y otros videojuegos.
La IA se divide en dos escuelas de
pensamiento:
·
La inteligencia artificial convencional
Inteligencia artificial convencional
Se conoce también
como IA simbólico-deductiva. Está basada en el análisis formal y estadístico
del comportamiento humano ante diferentes problemas:
·
Razonamiento basado en casos:
Ayuda a tomar decisiones mientras se resuelven ciertos problemas concretos y,
aparte de que son muy importantes, requieren de un buen funcionamiento.
·
Sistemas expertos:
Infieren una solución a través del conocimiento previo del contexto en que se
aplica y ocupa de ciertas reglas o relaciones.
·
Inteligencia artificial basada en
comportamientos: Esta inteligencia contiene autonomía y puede
auto-regularse y controlarse para mejorar.
·
Smart procesos malajemente:
Facilita la toma de decisiones complejas, proponiendo una solución a un
determinado problema al igual que lo haría un especialista en la dicha
actividad.
Inteligencia artificial computacional
La Inteligencia
Computacional (también conocida como IA su simbólica-inductiva) implica
desarrollo o aprendizaje interactivo (por ejemplo, modificaciones interactivas
de los parámetros en sistemas conexionistas). El aprendizaje se realiza
basándose en datos empíricos.
GRAFENO
El grafeno es una alotropía del
carbono. Pero ¿Qué es una alotropía? pues bien es una propiedad química que
poseen algunos materiales y que son alotrópicos cuando se pueden presentar en
diferentes estructuras (el mismo material puede ser materiales diferentes).
Por ejemplo el carbono se puede presentar como diamante, como grafito y también, como no, como grafeno. El grafeno ahora mismo está en proceso de investigación, y se supone que los resultados van a dar un material con enormes posibilidades, tantas como tuvo en su día el plástico, ya que estará en todas partes. Las 5 grandes propiedades que hacen tan fantástico al grafeno son las siguientes.
Por ejemplo el carbono se puede presentar como diamante, como grafito y también, como no, como grafeno. El grafeno ahora mismo está en proceso de investigación, y se supone que los resultados van a dar un material con enormes posibilidades, tantas como tuvo en su día el plástico, ya que estará en todas partes. Las 5 grandes propiedades que hacen tan fantástico al grafeno son las siguientes.
Caracteristicas:
Es muy resistente (200 veces más que el acero, es
el más resistente del mundo)
- Duro ( no se ralla).
- Es flexible (se puede enrollar)
- Tiene una alta conductividad térmica y lo que es mejor eléctrica.
- Y además es un material muy ligero.
Todavía no hay aplicaciones prácticas de este material, pero los expertos creen que entre otras aplicaciones, se podría usar en pantallas sensibles al tacto, para fabricar computadoras más rápidas o en celdas solares.
Es por eso que os traemos esta fantástica presentación y un video para conocer mejor este material del futuro no muy lejano llamado Grafeno.
Para ver esta presentación tienes que pinchar en Start prezy y luego ir pinchando en las flechas que aparecen en la parte de abajo. Puedes verla a pantalla completa.
- Duro ( no se ralla).
- Es flexible (se puede enrollar)
- Tiene una alta conductividad térmica y lo que es mejor eléctrica.
- Y además es un material muy ligero.
Todavía no hay aplicaciones prácticas de este material, pero los expertos creen que entre otras aplicaciones, se podría usar en pantallas sensibles al tacto, para fabricar computadoras más rápidas o en celdas solares.
Es por eso que os traemos esta fantástica presentación y un video para conocer mejor este material del futuro no muy lejano llamado Grafeno.
Para ver esta presentación tienes que pinchar en Start prezy y luego ir pinchando en las flechas que aparecen en la parte de abajo. Puedes verla a pantalla completa.
Redes
neuronales
Las redes de neuronas artificiales (denominadas
habitualmente como RNA o en inglés como: "ANN"1 ) son un paradigma de aprendizaje y procesamiento automático inspirado en la forma en que funciona el sistema nervioso de los animales. Se trata de un sistema de interconexión de neuronas que colaboran entre sí para producir un estímulo de
salida. En inteligencia artificial es frecuente referirse a ellas como redes de neuronas o redes neuronales.
Una red neuronal se compone de
unidades llamadas neuronas. Cada neurona recibe una serie de entradas a través
de interconexiones y emite una salida. Esta salida viene dada por tres
funciones:
1. Una función de
propagación (también
conocida como función de
excitación), que por lo general consiste en el sumatorio de
cada entrada multiplicada por el peso de su interconexión (valor neto). Si el
peso es positivo, la conexión se denomina excitatoria;
si es negativo, se denomina inhibitoria.
2. Una función de activación, que
modifica a la anterior. Puede no existir, siendo en este caso la salida la
misma función de propagación.
3. Una función de transferencia,
que se aplica al valor devuelto por la función de activación. Se utiliza para
acotar la salida de la neurona y generalmente viene dada por la interpretación
que queramos darle a dichas salidas. Algunas de las más utilizadas son la función sigmoidea (para obtener valores en el intervalo
(0,1)) y la tangente hiperbólica(para
obtener valores en el intervalo (-1,1))
