Programación pararela de una red neuronal basada en un Cluster Linux

Responsable: M. en C. Adriana Rojas Molina
arojas@uaq.mx

Colaborador(es): Ricardo Chaparro Sánchez, Teresa García Ramírez, Rosa María Romero González, Alfonso Noriega Ponce y Reyes Ríos Cabrera

Registro: FFI-2004-03

Tipo de Investigación: Desarrollo Tecnológico
 
Objetivo: Diseñar, desarrollar e implementar algoritmos paralelos de entrenamiento de redes neuronales sobre un cluster Beowulf con la finalidad de reducir su tiempo de procesamiento.
 
Resumen: Con este trabajo se desarrollará un algoritmo paralelo de entrenamiento de redes neuronales sobre un cluster Beowulf basado en Linux con la finalidad de reducir el tiempo de procesamiento de una red neuronal empleada en el reconocimiento de patrones.
A pesar de que actualmente existen herramientas y lenguajes de programación diseñados para el desarrollo de máquinas inteligentes existe un problema de fondo que limita los resultados de las redes neuronales y éste consiste en que estas máquinas se implementan sobre ordenadores basados en la filosofía Von Neumann y se apoyan en una descripción secuencial del proceso de tratamiento de la información.
Por otro lado el procesamiento en paralelo puede acelerar la ejecución de un programa dividiendo el programa en múltiples fragmentos que se pueden ejecutar simultáneamente, cada uno con su propio procesador.
Con este proyecto se fortalecerá la investigación sobre sistemas inteligentes, sistemas distribuidos y arquitectura de computadoras. Además se obtendrá un equipo de cómputo paralelo a bajo costo que permitirá fortalecer las áreas de sistemas operativos, redes y algoritmos computacionales.