Los paradigmas celulares, como las redes neuronales celulares (CNN, en inglés) y los autómatas celulares (CA, en inglés), son una excelente herramienta de cálculo, al ser equivalentes a una maquina universal de Turing, La introducción de la maquina universal CNN (CNN-UM, en inglés) ha permitido desarrollar hardware cuyo núcleo computacional funciona según la filosofía celular; dicho hardware ha encontrado aplicación en varios campos a lo largo de la ultima década. Sin embargo, hay aun muchas preguntas abiertas sobre como definir los algoritmos de una CNN-UM y como estudiar la dinámica de los autómatas celular. En esta tesis se tratan ambos problemas: primero se demuestra que es posible acotar el espacio de los algoritmos para la CNN-UM y explorarlo gracias a técnicas genéticas; segundo, se explican los fundamentos del estudio de los CA por medio de la dinámica no lineal (según la definición de Chua) y se ilustra como esta técnica ha permitido encontrar resultados novedosos
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