Implementación de red neuronal tipo Hebbiana en FPGA
Palabras clave:
Red Neuronal, VHDL, FPGA, HebbianaResumen
El desarrollo de redes neuronales artificiales en entornos de descripción de hardware es un área de creciente interés en la inteligencia artificial, especialmente en aplicaciones de procesamiento digital hacia la inteligencia artificial y otras áreas afines. Este trabajo explora la implementación de una red neuronal artificial en VHDL para la simulación de neuronas artificiales, demostrando su viabilidad en sistemas digitales programables.
En la metodología, se diseñó e implementó una neurona tipo hebbiana en una red neuronal del mismo tipo. La topología consta de una capa de entrada con cuatro neuronas, dos capas ocultas para el procesamiento intermedio y una capa de salida encargada de generar la operación lógica.
Los resultados obtenidos muestran que la red neuronal implementada en VHDL es capaz de simular correctamente las compuertas lógicas propuestas, validando su funcionamiento a través de pruebas en un entorno de simulación. Además, la implementación demuestra estabilidad, eficiencia en términos de recursos de hardware utilizados y consumo de energía por la red neuronal artificial.
Se concluye que el uso de redes neuronales en entornos de descripción de hardware es una estrategia viable para el desarrollo de sistemas inteligentes. Este enfoque permite explorar nuevas aplicaciones en lógica programable y en el diseño de circuitos con capacidad de aprendizaje adaptativo.
