Lasredes neuronales son un conjunto de algoritmos, modelados a la manera del cerebro humano, que están diseñados para reconocer patrones. Son una función matemática que asigna una entrada determinada a la salida deseada
Las redes neuronales constan de una capa de entrada, capas ocultas, una capa de salida, un conjunto de pesos y sesgos entre cada capa y una función de activación para cada capa oculta
Los valores de los pesos y los sesgos determinan la fuerza de las predicciones dentro del modelo. El proceso de ajuste de los pesos y los sesgos a partir de los datos de entrada se conoce como entrenamiento de la red neuronal
En cada iteración del proceso de entrenamiento se calculan las salidas predichas y se actualizan los pesos y sesgos de cada capa. Los pesos y los sesgos se actualizan en función de la "pérdida" o el "error" de cada capa; la pérdida es la diferencia entre cada valor predicho y el valor real. Nuestro objetivo en el entrenamiento es encontrar el conjunto de pesos y sesgos que mejor minimice la pérdida. Inicialmente se asignan pesos aleatorios a cada capa, y el proceso de entrenamiento va refinando estos pesos hasta que se minimiza el error entre los valores predichos y el valor real
¿Cómo utilizamos las redes neuronales en la tecnología de pulverización?
Utilizamos redes neuronales para predecir el tamaño de la gota de un a erosol basándonos únicamente en los datos de la señal de un sensor. El uso de redes neuronales para predecir los valores del tamaño de la gota significa que la capacidad de estimación del sistema puede ampliarse para cubrir los datos de todo tipo de productos químicos, no sólo del agua. Esto es muy beneficioso porque hace que el desarrollo y la aplicación del dispositivo sean más rápidos, más baratos y más fáciles de perfeccionar
¿Por qué necesitamos redes neuronales en la tecnología de pulverización?
Losdispositivos de medición del tamaño de las gotas cuestan más de 250.000 dólares, sin incluir los costes de los técnicos e ingenieros altamente cualificados que recogen e interpretan los datos. Un dispositivo móvil de medición del tamaño de las gotas alimentado por redes neuronales costaría bastante menos y podría ser manejado por cualquier persona con el software y algunas instrucciones iniciales de funcionamiento y formación básica. Dependiendo de la aplicación y de la calidad de los datos de salida, el retorno de la inversión en un instrumento de este tipo podría medirse en meses, o incluso en semanas
Si quiere hablar del tema más a fondo, póngase en contacto con nosotros o conéctese directamente conmigo a través de LinkedIn.