Inteligencia Artificial: aplicaciones a la espectrometría y dosimetría neutrónicas

José Manuel Ortiz Rodríguez

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• Publié par: helvia
• Publié le: 01 janvier 2011
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• Langue: Español
• Poids de l'ouvrage: 16 Mo

Extrait

Universidad de Cordoba,´ Espana˜
“Doctorado en Ingenierıa´ y Tecnologıa”´
Departamento de Arquitectura de Computadores,
Electronica´ y Tecnologıa´ Electronica´
Inteligencia Artificial:
aplicaciones a la espectrometrıa´ y dosimetrıa´ neutronicas´
Tesis
Que en cumplimiento parcial de los requisitos para obtener el grado de
´ ´DOCTOR EN INGENIERIA Y TECNOLOGIA
Presenta
Jose´ Manuel Ortiz Rodrıguez´
Directores de tesis
Dr. Hector´ Rene´ Vega-Carrillo
Dr. Jose´ Ignacio Benavides Ben´ıtez
Cordoba,´ Espana˜ Febrero de 2011TITULO: Inteligencia artificial: aplicaciones a la espectrometría y dosimetría
neutrónicas
AUTOR: José Manuel Ortiz Rodríguez
© Edita: Servicio de Publicaciones de la Universidad de Córdoba. 2011
Campus de Rabanales
Ctra. Nacional IV, Km. 396 A
14071 Córdoba
www.uco.es/publicaciones
[e-mail]
ISBN-13: 978-84-694-9096-9








TÍTULO DE LA TESIS: INTELIGENCIA ARTIFICIAL: APLICACIONES A LA
ESPECTROMETRÍA Y DOSIMETRÍA NEUTRÓNICAS


DOCTORANDO/A: JOSÉ MANUEL ORTIZ RODRÍGUEZ



INFORME RAZONADO DEL/DE LOS DIRECTOR/ES DE LA TESIS
(se hará mención a la evolución y desarrollo de la tesis, así como a trabajos y publicaciones derivados de la misma).

El trabajo desarrollado, y evidenciado a través de las publicaciones realizadas, tiene el
común denominador de la originalidad ya que se ha propuesto una alternativa
novedosa, basada en la tecnología de la inteligencia artificial, para resolver un
problema mal condicionado que por definición tiene un número infinito de soluciones.
Este problema es la determinación del espectro de neutrones,  (E), así como 13 E
valores de tres magnitudes dosimétricas, E, H (10, ) y H*(10), a partir de 7 tasas de p,s
conteo medidas con un sistema espectrométrico de Esferas Bonner.

En sus primeros productos el doctorando demostró la validez del uso de redes
neuronales artificiales para resolver el problema científico. El uso de redes neuronales
artificiales se aplica sin que exista un procedimiento para seleccionar la arquitectura de
la red que resuelva el problema, así que la primera aproximación se hizo mediante
ensayo y error, lo que llevo mucho tiempo encontrar la topología adecuada de la red.
Para abatir esta dificultad el doctorando procedió a buscar métodos de optimización de
la topología de la red y propuso el uso de la técnica de optimización de Taguchi, con lo
que obtuvo mejores resultados, a la par del desarrollo de estos procedimientos
incursiono en el diseño de interfaces amigables para el usuario. Con estos desarrollos
el doctorando dirigió proyectos de trabajos de fin de carrera, que en México les
llamamos tesis de licenciatura, cuya relevancia mereció que el trabajo recibiera
distinciones nacionales y que fueran publicados; también ha dirigido tesis de maestría
cuyos productos han recibido distinciones en congresos por la calidad y la relevancia
de los mismos. Con estas acciones el doctorando cumplió con otra fase de la
formación doctoral que es la formación de capital humano de calidad.

En la tercera fase de la evolución del doctorando, paso a sustituir la metodología
Taguchi de optimización para utilizar Algoritmos Genéticos para seleccionar los pesos
sinápticos óptimos para entrenar una red neuronal, el producto de esta aproximación
es que el uso de algoritmos genéticos y las redes neuronales permitieron desarrollar
un procedimiento que permite entrenar varios centenares de redes neuronales y
obtener la mejor de ellas en un periodo de minutos. Solo para resaltar este hallazgo,
me permito indicar que en la primera fase del trabajo la red neuronal se seleccionaba
sin procedimiento y su entrenamiento llevaba varias semanas de tiempo de cómputo.

Las bondades de este nuevo método de reconstrucción de espectros es que no se
requiere de un espectro inicial, como es el caso de los métodos que se usan y que emplean métodos iterativos de solución y tampoco requiere de tiempos largos de
cómputo, como los requeridos por métodos Monte Carlo, cuando se usan en la
reconstrucción. La innovación desarrollada por el doctorando han sido validados
mediante experimentos. El conjunto de artículos desarrollados por el doctorando en
esta línea de investigación lo volvieron notorio en la comunidad científica y fue invitado
a redactar un capítulo para un libro cuyo tema central son las redes neuronales
artificiales.

Los trabajos publicados que contienen los méritos arriba mencionados son los
siguientes,

1. Ortiz-Rodrïguez, J.M.; Martínez-Blanco, M.R. and Vega-Carrillo, H.R. Evolutionary
artificial neural networks in neutron spectrometry. Chapter X, published in:
Yacamoto, M. (editor). ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS XXX, Ed. INTECH
(2011). [ISBN: 978-953-7619-243-2]

2. Ortiz-Rodriguez, J.M.; Martinez-Blanco, M.R.; Gallego, E. and Vega-Carrillo, H.R.
Neutron spectrometry and dosimetry based on a new approach called Genetic
th
Artificial Neural Networks. 12 Congress of the International Radiation Protection
Association (IRPA12). IAEA Procc. Series STI/PUB/1460. International Atomic
Energy Agency, Vienna, Austria. (2010). [ISBN: 978-92-0-105410-4]

3. Ortiz-Rodriguez, J.M.; Martinez-Blanco, M.R. and Vega-Carrillo, H.R. (2009). A
computational tool design for Evolutionary Artificial Neural Networks in Neutron
Spectrometry and Dosimetry. Electronics, Robotics and Automotive Mechanics
Conference 2009: CERMA ‘09: 113-118. [IEEE Computer Society, ISBN: 978-
7995-3799-3]

4. Ortiz-Rodriguez, J.M.; Martinez-Blanco, M.R. and Vega-Carrillo, H.R. (2009).
Evolutionary Artificial Neural Networks in Neutron Dosimetry. Transactions of the
American Nuclear Society, 110: 647-648. Ed. American Nuclear Society,
Washington DC, USA. ISBN: 0003-018X (Print)]

5. Ortiz-Rodriguez, J.M.; Martinez-Blanco, M.R. and Vega-Carrillo, H.R. (2009).
Artificial Neural Networks modeling evolved genetically, a new approach applied in
Neutron Spectrometry and Dosimetry research areas. Electronics, Robotics and
Automotive Mechanics Conference 2008: CERMA ‘08: 387-392. [IEEE Computer
Society, ISBN: 978-7995-3799-3]


Por lo antes expuesto, se autoriza la presentación de la tesis doctoral.


Córdoba, _9_ de _diciembre_ de __2010__

Firma del/de los director/es





Fdo.: Dr. Héctor René Vega - Carrillo_ Fdo.: José Ignacio Benavides Benítez Inteligencia Artificial:
aplicaciones a la espectrometrıa´ y dosimetrıa´ neutronicas´
cDerechos de autor2011
Jose´ Manuel Ortiz-Rodr´ ıguez
Todos los derechos reservados
Ninguna parte de esta´ publicacion´ podra´ ser reproducida, almacenada o transmitida en
cualquier forma o medio electronico´ , mecanico´ , de fotocopiado, de almacenamiento o cualquier
otra forma, sin el consentimiento previo y por escrito del autor. El permiso se debera´ solicitar
directamente a: Jose´ Manuel Ortiz-rodrıguez´ : Telef´ ono [phone] Ext. 1515/1507;
Buzon´ electronico:´ [e-mail].
´ ˜Nota: El autor no asume responsabilidad alguna por cualquier lesion y/o dano a personas o
propiedades por la negligencia o el uso de los productos aqu´ı presentados o cualquier otra
circunstancia. Tampoco se responsabilidad alguna por cualquier uso u operacion´ de
´ ´cualquiera de los metodos, productos, instrucciones o ideas contenidos en este material.
´Mexico MMXI








TÍTULO DE LA TESIS: INTELIGENCIA ARTIFICIAL: APLICACIONES A LA
ESPECTROMETRÍA Y DOSIMETRÍA NEUTRÓNICAS


DOCTORANDO/A: JOSÉ MANUEL ORTIZ RODRÍGUEZ



INFORME RAZONADO DEL/DE LOS DIRECTOR/ES DE LA TESIS
(se hará mención a la evolución y desarrollo de la tesis, así como a trabajos y publicaciones derivados de la misma).

El trabajo desarrollado, y evidenciado a través de las publicaciones realizadas, tiene el
común denominador de la originalidad ya que se ha propuesto una alternativa
novedosa, basada en la tecnología de la inteligencia artificial, para resolver un
problema mal condicionado que por definición tiene un número infinito de soluciones.
Este problema es la determinación del espectro de neutrones, Φ (E), así como 13 E
valores de tres magnitudes dosimétricas, E, H (10, θ) y H*(10), a partir de 7 tasas de p,s
conteo medidas con un sistema espectrométrico de Esferas Bonner.

En sus primeros productos el doctorando demostró