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8/12/2019 Redes y Sistemas Complejos
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Redes Neuronales ySistemas Complejos
Dr. Walter Riofro Ros, PhDUniversidad Peruana Cayetano Heredia
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Objetivos
Qu son los Sistemas Complejos ycul es su Importancia?
Teora de las Redes Complejas Aplicaciones al Campo de la
Neurociencia
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La Complejidad
Segunda mitad siglo XX, nueva aproximacin a lainvestigacin cientfica, vinculada al problema de lacomplejidad:
Entidades interactan con otras entidades y su entorno
En las diferentes ramas y disciplinas cientficas, queincorporan a la complejidad como un nuevo valor cognitivoen la produccin de conocimiento.
Estas teoras plantean una ruptura epistmica con elpensamiento cientfico clsico, que suponen la articulacininterdisciplinaria y transdisciplinaria de conocimiento.
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Qu son los Sistemas Complejos?
Son colecciones de entidades (heterogneos):
(molculas, clulas, genes, peces, plantas,personas, subestaciones elctricas, planetas,
etc) Las interacciones son localizadas y se produce
la auto-organizacin:
(de naturaleza no lineal, dinmica,
posiblemente catica)
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TIPOS DE SISTEMAS
Simple Complicado Complejo
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Dinmicas colectivas de un Sistema Complejo dan lugar a
'Prop iedades Emergentes 'a escalas superiores, en el
espacio y / o tiempo
por ejemplo, la cooperacin en unenjambre;
la inteligencia, la conciencia; regulacin gentica - la homeostasis, el
desarrollo, las enfermedades;
cascada de fallos en la red elctrica;
huracanes;
auto-reparacin de los materiales;
Vida, etc.
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Sistemas Complejos fsicos, biolgicos, y
sociales a menudo tienen propiedades similares
por ejemplo, las topologas de redes deinteraccin, los fenmenos de escala,transiciones de fase, puntos deinflexin, robustez, capacidad deadaptacin, la formacin de patrones,etc.
Enfoques tericos, matemticos ycomputacionales similares se puedenaplicar a diversos tipos de sistemas.
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Food webPower Grid Regulatory network
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TEORIA DE LA REDES COMPLEJAS
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Tpica Neurona Biolgica
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La neurona -
sinapsis
Las sinapsis son las conexionesrealizadas por un axn a otra
neurona. Son diminutos espaciosentre axones y dendritas (conpuentes qumicos) quetransmiten mensajes
Una sinapsis se denomina
excitatoriasi eleva el potencialde membrana local de la clulapostsinptica.
Se denomina inhibitoriasi elpotencial se reduce.
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Tpica neurona artificial
inputs
connection
weights
threshold
output
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Neurona Real y Artificial
axon
dendrites
dendrites
synapsecell
x0
xn
w0
wn
oi
n
i
ixw
0
o/w0and0if1
0
i
n
i
ixwo
Threshold units
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Historia de
Redes Neuronales Artificiales
1943: McCulloch y Pitts: modelo de una neurona ->Perceptrn
1960: Widrow y Hoff exploraron redes Perceptrn (que ellosllaman "Adalinas") y la regla delta.
1962: Rosenblatt demostr la convergencia de la regla deentrenamiento del perceptrn.
1969: Minsky y Papert demostraron que el Perceptrn nopuede hacer frente a conjuntos de datos no linealmenteseparables
1986: Rumelhart y McClelland: Invencin deretropropagacin.
A partir de 1985: Una gran cantidad de investigacin enRedes Neuronales -> Sistemas Complejos
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Flujo de Informacin
en una Red
Patrones de flujo deinformacin. La informacinpasa a travs de una redmediante el uso de uno de lostres procesos: la
transferencia en serie, laduplicacin en seriey laduplicacin en paralelo.
En este esquema, lainformacin (cuadrados) o biense mueve o copia a un nodoadyacente (crculos).
Las flechas indican donde lainformacin fluir en elprximo punto de tiempo.
El cerebro ms se asemeja a laduplicacin en paralelo,donde mltiples copias sepropagan desde un nodo.
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Algunas Aplicaciones de las
Redes Neuronales Artificiales
Reconocimiento de voz
Red diseada para leer los cdigos
postales en sobres escritos a manoAlvinn es una red neuronal utilizada
para controlar el trafico de vehculos.
Reconocimiento facial
Prediccin del comportamiento demercado de valores
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El Conectoma Humano:
Una Red Compleja
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El Cerebro como un
Sistema Complejo
El cerebro utiliza el mundo exterior paradarse forma a s mismo. (Auto-organizacin)
Pasa a travs de perodos cruciales enlos que las clulas del cerebro debentener ciertos tipos de estimulacin para
desarrollar capacidades, tales como lavisin, el lenguaje, el olfato, el controlmuscular y el razonamiento.(Aprendizaje, evolucin, propiedades
emergentes)
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Caractersticas importantes del
Cerebro
Robusto- tolerante a fallos
Flexible- puede aprender sin ser
programado de forma explcita Sabe desenvolverse en la
informacin probabilsticadifusa
Es altamente paralelo
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Qu es el Conectoma Humano?
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El Conectoma Humano es:
Una descripcin estructural integralde la red de elementos y conexionesque forman el cerebro humano."
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Aspectos Centrales del
Conectoma Humano
En primer lugar, el conectomaes principalmente acerca dela estructura, sobre elextenso pero finito conjunto
de vnculos fsicos entre loselementos neurales.
La realidad fsica de laconectividad estructuralproporciona un importante
punto de convergenciametodolgica.
En segundo lugar, elconectoma es una descripcinde la conectividad cerebral.
Para usar una analoga,una descripcinarquitectnica de unaestructura fsica
resume las principalescaractersticas deldiseo, pero noofrece una lista de lasdimensiones y
posiciones de todos losbloques deconstruccin.
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En tercer lugar, el objetivo principal detrs del concepto de conectoma es que es ladescripcin de una red. El conectoma humano no es slo una gran coleccin de datos. Esun objeto matemtico que se ajuste de forma natural dentro de un marco terico msamplio y, por lo tanto, vincula a las neurociencias con los avances modernos de la cienciade redes y los sistemas complejos.