Las redes neuronales son un conjunto de algoritmos, inspirados vagamente en el cerebro humano, diseñados para reconocer patrones. Se trata de 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 solidez 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 previstas y se actualizan los pesos y sesgos de cada capa. Los pesos y sesgos se actualizan en función de la «pérdida» o el «error» en cada capa; la pérdida es la diferencia entre cada valor previsto y el valor real. Nuestro objetivo en el entrenamiento es encontrar el conjunto de pesos y sesgos que minimice mejor la pérdida. Inicialmente se asignan pesos aleatorios a cada capa, y el proceso de entrenamiento refina 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 las gotas de un pulverizador basándonos únicamente en los datos de señal de un sensor. El uso de redes neuronales para predecir los valores del tamaño de las gotas significa que las capacidades de estimación del sistema pueden ampliarse para abarcar datos de todo tipo de productos químicos, no solo del agua. Esto resulta extremadamente beneficioso, ya que hace que el desarrollo y la implementación del dispositivo sean más rápidos, más económicos y más fáciles de perfeccionar.
¿Por qué necesitamos redes neuronales en la tecnología de pulverización?
Los dispositivos de medición del tamaño de las gotas cuestan más de 250 000 dólares, sin contar 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, basado en redes neuronales, costaría mucho menos y podría ser manejado por cualquier persona que dispusiera del software, unas instrucciones de uso iniciales y una formación básica. Dependiendo de la aplicación y de la calidad de los datos obtenidos, el retorno de la inversión de un instrumento de este tipo podría medirse en meses, o incluso en semanas.
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