Modelo VHDL de Control Neuronal sobre tecnología FPGA orientado a Aplicaciones Sostenibles

Resumen

El presente trabajo consta de una investigación en esquemas de control neuronal y el diseño generalizado
de sus componentes en lenguaje descriptor de hardware VHDL, con el propósito de construir un modelo
para el soporte de control reconfigurable y la optimización de estos esquemas para implementación con
tecnología FPGA. El método seleccionado consistió en el modelado del control, a través de la configuración
VHDL de las redes neuronales aplicadas, el estudio de los modelos y la propuesta de entrenamientos
más eficientes, orientados a hardware. Entre los resultados se cuenta con una propuesta de configuración
fractal para el control eficiente de los sistemas y su modelo matemático. La investigación plantea el
concepto de redes neuronales fractales, control neuronal reconfigurable y sistemas de entrenamiento
para hardware como un aporte para abordar el control de los sistemas de potencia y reconfiguración de
la infraestructura energética. El esquema de control propuesto simplifica la implementación de control
avanzado, promoviendo un área de investigación en esta línea de diseño sostenible, incorporación de
energías renovables, reutilización de recursos y eficiencia energética.