Examinando por Materia "Redes neuronales recurrentes"

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    PublicaciónAcceso abierto
    Algoritmo de predicción de los precios del mercado de valores de la bolsa de Nueva York por medio de técnicas de inteligencia artificial implementadas en un sistema embebido
    (Universidad EIA, 2021) Zuluaga Suárez, Alejandro; Bonet Cruz, Isis; Méndez Mejía, Santiago
    RESUMEN: Los mercados financieros se han convertido en una de las mejores oportunidades de inversión, gracias a sus altos niveles de rentabilidad. Para el mercado de valores de la Bolsa de Nueva York, impulsado por la compra y venta de acciones de las empresas que coticen allí, se han dado múltiples desarrollos que proporcionan cierto nivel de ventaja para que un inversionista pueda conocer cómo sería el comportamiento del precio de una acción en un instante futuro. Hoy en día, el 80% de las transacciones que se dan en el mercado son mediante sistemas automáticos, aumentando las ganancias a ritmos acelerados gracias a su aprendizaje constante del comportamiento del precio. Este trabajo se enfocó en la exploración de múltiples modelos de Machine Learning que permitieran pronosticar el precio de una acción, desde modelos regresivos hasta modelos por clasificación, y mediante sus métricas de desempeño se seleccionó el mejor de ellos, tomando como ejemplo la información de Disney durante el año 2020 ya que fue una empresa que se vio afectada por los cierres de sus instalaciones durante la pandemia del COVID-19, por lo tanto, el precio de su acción posee tendencias al alza y a la baja muy pronunciadas que un modelo puede aprovechar para aprender. Una vez seleccionado el modelo, fue necesario seleccionar un sistema embebido óptimo en el que se pudiera ejecutar el modelo en tiempo real, este sistema embebido se seleccionó bajo criterios de consumo energético, consumo de procesamiento y tiempos de procesamiento en diferentes instancias, con el fin de garantizar un funcionamiento óptimo en la placa al momento de conectarse en tiempo real, sin tener problemas de retrasos o bloqueos. Se obtuvo resultados muy positivos sobre un modelo de red neuronal recurrente LSTM implementado en un sistema embebido Raspberry Pi 4, realizando pronósticos al precio de la acción de Disney cada dos minutos en tiempo real y graficando los resultados en un servidor local mediante el navegador web; siendo dos minutos el tiempo mínimo sugerido para utilizar con este tipo de sistemas debido a su bajo procesamiento respecto a un computador de escritorio tradicional, sin embargo, tiempo más que suficiente para que adquiera los datos de la bolsa, pronostique y grafique sus resultados
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    PublicaciónAcceso abierto
    Prótesis de mano activa basada en robótica suave
    (Universidad EIA, 2020) Toro Ossaba, Alejandro; Jaramillo Tigreros, Juan Jose; Tejada Orjuela, Juan Camilo; Jiménez Gómez, Sebastián
    RESUMEN: Este trabajo presenta el desarrollo de un prototipo de prótesis de mano activa basada en robótica suave. Inicialmente se destaca la relevancia y pertinencia de esta investigación, se presenta el objetivo general, los objetivos específicos y la metodología implementada para el desarrollo de los mismos. Posteriormente, se hace una contextualización al tema de investigación por medio de un marco de referencia en donde son explicados conceptos claves que fueron de utilidad a lo largo del desarrollo del trabajo. Luego de esto, se presenta todo el desarrollo y resultados del trabajo, iniciando con una investigación preliminar que permitió la identificación de diferentes tecnologías basadas en robótica suave, seguido del diseño de concepto y selección de concepto; seguido de esto, se presentó todo el diseño de detalle, en donde se expone el desarrollo de una manilla de bajo costo y código abierto para la adquisición de señales electromiográficas; el desarrollo de un modelo neuronal basado en redes neuronales recurrentes para el reconocimiento de gestos por medio de las señales electromiográficas; el desarrollo del circuito de control y potencia de la prótesis; la selección de materiales de fabricación, el proceso de fabricación y la evaluación de la prótesis mediante el análisis de movimientos. Por último, se concluye la relevancia de la robótica suave en sistemas protésicos debido a su capacidad para imitar la naturaleza, también la obtención de resultados satisfactorios en el desarrollo de un primer prototipo que abre las puertas a un desarrollo escalable y de mayores prestaciones; también se discute el trabajo futuro que se realizara con base a esta investigación.