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Inteligencia Artificial aplicada a las Estructuras (otras bestias parte I)

30 abril, 2012   Informatica, Puentes   6 Comments

Haciendo honor al subtitulo del blog, hoy voy hablar un poco de la Inteligencia Artificial aplicada a las estructuras: son lasotras bestias.

 

Voy a explicar un poco el tema de la Inteligencia Artificial (en concreto hablaré de las Redes Neuronales) y su aplicacióna las estructuras con un ejemplo.

La  Inteligencia  Artificial  no  deja  de  ser  un  conjunto  de  algoritmos  creados  por  el  hombre  con  el  fin  de  imitar  elfuncionamiento de aprendizaje de los humanos (y en ocasiones de otros seres vivos) para resolver ciertos problemas.

Uno de esos algoritmos son las Redes Neuronales (otro día hablo de otros tipos que también son muy interesantes). La RedesNeuronales son unos algoritmos matemáticos que imitan el funcionamiento de aprendizaje de las neuronas del cerebro de losseres vivos.

Todos, más o menos, recordamos, de nuestras clases de bachillerato, cómo es una neurona:

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Y en plan recordatorio, su funcionamiento es simple:  la neurona tiene una entrada de impulsos eléctricos por  las  llamadasdendritas. Cuando la intensidad ponderada de los impulsos recibidos por el núcleo supera un cierto umbral, la neurona generasu propio impulso eléctrico con una cierta intensidad y la manda a través de sus axón hacia las terminaciones axónicas (si nose supera dicho umbral, la neurona no hace nada). Estas terminaciones axónicas estarán conectadas a otras dendritas de otrasneuronas, donde se repetirá el proceso.

Es decir, que el cerebro son millones de neuronas  interconectadas entre si y eso nos hace ser  inteligentes… ¿Pero cómo?Pues gracias a la capacidad que tienen las neuronas de modificar  la forma de ponderar  los impulsos recibidos mediante elaprendizaje.

  Pongamos un  ejemplo  para  que  se  entienda:  imaginemos que  se  nos  plantea  un  problema  al  cerebro:  “he  tropezado  conalgo”. Los datos del problema son en este caso las sensaciones adquirida por los sentidos: “me caigo hacia adelante”. Estosdatos son impulsos eléctricos que llegan a las dendritas de las neuronas.

 

Las  neuronas  entonces  ponderan  los  impulsos  recibidos  y  si  pasan  su  umbral  generan  nuevos  impulsos  a  las  siguientesneuronas.  Tras  pasar  por  varios  cientos  de  neuronas  al  final  la  red  de  neuronas  ofrece  un  impulso  salida  (actuación  denuestros músculos por  ejemplo, que en este  caso  sería  “mover una pierna para  adelante que  si  no me  rompo  los piños”).¿Dónde esta el aprendizaje? Aquí es donde reside la magia de las neuronas: cuando el cerebro obtiene un resultado que no esel esperado (“me he roto los piños por que puse la pierna hacia atrás”), corrige la forma de ponderar los impulsos en cadaneurona hasta que con la misma entrada de impulsos (“mira que soy torpe me vuelvo a  tropezar y caer para adelante”) seobtenga  al  final  el  resultado  idóneo  (“uff menos mal  que  he  puesto  la  pierna  hacia  adelante  si  no me  veía  volviendo  aldentista para arreglar el estropicio”).

Ok. Ahora sabemos como funciona la inteligencia natural… pero ¿y la artificial? Pues consiste en imitar a la naturaleza. Porejemplo, una neurona la podemos modelizarla en esto:

 

Donde Xi son los impulsos de entrada (en este caso son números). Las Xi se ponderan con los pesos wij de tal manera queobtenemos  la  señal  ponderada  que  llega  al  núcleo  de  la  neurona  como  Yj=∑wij*Xi.  El  núcleo  tiene  una  función  deactivación ϕ(Yj) de manera que proporciona los valores salida Vij si se pasa de cierto umbral . Las funciones de activación

suelen ser de tipo escalón o a veces de tipo sigmoidea: 

Las salidas Vij puede ser la entrada de datos (las Xi) de otras neuronas pudiendo generar una red de neuronas con capas deneuronas y con varias neuronas en cada capa. Como por ejemplo:

 

En este ejemplo  tenemos un conjunto de datos (X1, X2, X3, X4) que entran en una capa de entrada con cuatro neuronas,después tenemos una capa oculta de tres neuronas que cogen los impulsos generados por las neuronas de la capa de entrada ygeneran sus propios impulsos que las llevan a una última capa de salida. Esta capa de salida, con dos neuronas, generan losdatos  de  salida  (Y1, Y2).  Siempre  habrá  una  capa  de  neuronas  de  entrada  con  tantas  neuronas  como  datos  de  entrada  ysiempre  habrá  una  capa  de  salida  con  el  número  de  neuronas  igual  a  los  datos  de  salida.  El  número  de  capas  ocultas  yneuronas en cada capa oculta de una red neuronal es totalmente variable y a gusto del que diseña la red.

 ¿Y como aprende la red artificial? Pues como en el caso de nuestro cerebro: a base de experiencia. Es decir, le tenemos quedar a  la  red unos ejemplos de casos: proporcionamos un conjunto de casos  (Xi,Yi)  a  la  red para que esta, mediante unosalgoritmos de retroanálisis vaya modificando los pesos wij de cada neurona hasta que con  las entradas de datos Xi de  losejemplos  se  obtengan  salidas Yi’  que  se  parezcan  lo  suficiente  a  la  salida Yi  reales  de  los  ejemplos. Realmente,  la RedNeuronal “aprende” las reglas en la que se rigen los ejemplos, no adquiere los ejemplos como si fuera una base de datos, sino que “deduce” las leyes que rigen el comportamiento que ofrece de los datos Xi los resultados Yi. De esta manera, una redque ha aprendido  satisfactoriamente de un conjunto de ejemplos,  si  se  le ofrece  los datos de entrada de otro caso que noestaba en los casos de ejemplo la red proporcionará una salida Yi que cumple las reglas del problema y que serán una buenasolución.

Bien, ya os he contado todo este rollo de las Redes Neuronales y ahora os preguntareis ¿para qué se pueden utilizar en lasestructuras? Pues realmente para infinidad de cosas, entre otras muchas, para que no pasen cosas como esta:

 

En el derrumbe del Puente I­35W de Minneapolis murieron 7 personas y hubo varios desaparecidos. Aunque el motivo delderrumbe no esta claro, todo apunta a que fue debido a un mal mantenimiento de la estructura.

Tradicionalmente,  se  ha  supuesto  que  las  inspecciones  visuales  rutinarias  determinarían  deterioro  o  daño  con  suficienteantelación para permitir las actuaciones o reparaciones necesarias a realizar. Pero en ocasiones, como el caso del puente deMinneapolis, no es suficiente.

En este caso podemos utilizar las Redes Neuronales para obtener resultados inmediatos sobre la salud de una estructura.

¿Cómo? Voy a explicaroslo con un ejemplo de mi cosecha en  la  segunda parte de este post. Por  lo pronto os dejo unenlace  a  un  software  didactico  donde  podeis  hacer  pruebas  con  Redes  Neuronales.  Se  trata  de  EasyNN  Plus  de  NeuralPlanner Software Ltd  y podeis descargaroslo aqui.

PUEDES LEER LA SEGUNDA PARTE DE ESTE POST AQUÍ

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José Antonio Agudelo Zapata

Ing. Caminos, Canales y Puertos y Máster de Estructuras por la Universidad de Granada. Cofundador yresponsable de Estructurando.net

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bestias, estructuras, los seres vivos, redes neuronales

6 Responses to Inteligencia Artificial aplicada a las Estructuras (otras bestias parte I)

1.   Juan Pedro dice:30 abril, 2012 a las 8:50

Enhorabuena por el blog, lo leo de vez en cuando y me parece que haces unos planteamientos muy claros. En este casome ha parecido muy didáctico y he podido comprender este tema que había escuchado en varias ocasiones pero sinentenderlo.Sigue así, gracias,Juan Pedro

Responder

 Estructurando dice:30 abril, 2012 a las 11:30

Gracias Juan Pedro. Pues si te ha gustado esta parte del post, no te pierdas la segunda parte que la sacare sobre eljueves o viernes. En esa parte aplicaré una Red Neuronal para detectar daño en una estructura (la verdad que esrealmente sorprendente los resultados). Un saludo¡

Responder

2.   ALFREDO WILCHES dice:2 enero, 2014 a las 20:01

GRACIAS JUAN PEDRO, QUEDO AL PENDIENTE DE TU SEGUNDA PARTE. SALUDOS

Responder3.  Cómo obtener las frecuencias fundamentales de una estructura con tu Smartphone | ESTRUCTURANDO dice:

23 junio, 2014 a las 8:26

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4.   ferpio dice:12 julio, 2014 a las 12:40

Enhorabuena por tu blog. Estoy jubilado desde 2.010 y mi trabajo se desarrolló en la construcción de Puertos yAutovías, pero has conseguido, con tu blog, que me ponga a estudiar Estructuras.Muchas gracias y sigue así.SaludosFernando

Responder

 Estructurando dice:14 julio, 2014 a las 8:27

Gracias Fernando.Todo un honor que un veterano de “nuestras guerras” nos lea y le agrade lo que hacemos. Un saludo!

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