Diseño de Redes Neuronales sobre microcontroladores, aplicadas en módulos funcionales para un eco-parque

Abstract

Este trabajo presenta una técnica de implementación de redes neuronales -RNAen hardware, a partir de un prototipo a escala para mejorar la gestión y producción de energía eléctrica autogenerada. El método consistió en el diseño modular de aplicaciones, usando un micro-controlador, para el control de los subsistemas, que interactúan entre sí, con el objetivo de proveer servicio eficiente a un parque ecológico, incorpora un dispensador de alimento para mascotas, sistemas de conversión de energía eléctrica híbrida (solar y turbina para producción de energía a partir de agua de lluvia), un predictor de consumo eléctrico. Esta investigación consta de la configuración de los modelos de red neuronal para cada módulo, su entrenamiento, pruebas de comportamiento de la red y validación, a través de la herramienta diseñada para el manejo y programación de subrutinas en el micro-controlador. Se obtiene como resultado un sistema neuronal integrado, con seguimiento del target para cada función y una plataforma didáctica para modelado de redes neuronales adaptativas y multicapa. Su aporte está dado por el diseño de aplicaciones neuronales, idóneo por su flexibilidad, orientado a tecnología sostenible y control inteligente.

This paper presents a technique for implementing neural networks -RNA in hardware, from a prototype to scale to improve the management and production of self-generated electrical energy. The method consisted in the modular design of applications, using a micro-controller, for the control of the subsystems, which interact with each other, with the aim of providing efficient service to an ecological park, incorporating a pet food dispenser, conversion of hybrid electric power (solar and turbine for energy production from rainwater), a predictor of electricity consumption. This research consists of the configuration of the neural network models for each module, their training, tests of network behavior and validation, through the tool designed for the management and programming of subroutines in the micro-controller. The result is an integrated neural system, with monitoring of the target for each function and a didactic platform for modeling adaptive and multilayer neural networks. Its contribution is given by the design of neuronal applications, ideal for its flexibility, oriented to sustainable technology and intelligent control.