SÚPER COMPUTADORAS Y REDES NEURONALES

	USO	ESTRUCTURA	APLICACIONES EN LA VIDA COTIDIANA	POSIBLES DESARROLLOS A FUTURO
SUPER COMPUTADORA	Son las computadoras más potentes que existen y se utilizan principalmente en investigaciones en el ámbito científico, simulaciones en la NASA, en meteorología para pronósticos climáticos, en entidades gubernamentales con fines militares, etc.; además son equipos multiusuarios que pueden manejar cientos o miles de terminales.	Tiene una capacidad de almacenamiento de información en el disco duro de 5, 10 ó 20 TeraBytes (TB) (La más potente del mundo tiene 700 TB) y maneja millones de peticiones simultáneas de acceso a la información. Contiene miles de microprocesadores, trabajando en forma paralela para aumentar su eficiencia. Por su diseño, fueron creadas para servir al tiempo a muchos usuarios.	Búsqueda y estudio de la energía y armas nucleares. Búsqueda de yacimientos petrolíferos con grandes bases de datos sísmicos. El estudio y predicción de tornados. El estudio y predicción del clima de cualquier parte del mundo. La elaboración de maquetas y proyectos de la creación de aviones, simuladores de vuelo. Etc.	Diseñando para dentro de aproximadamente 7 años, supercomputadores que serán 25 veces más potentes que los actuales superaran la barrera del exaflop/s (Exa= 10 elevado a 18, o lo que es lo mismo, un trillón), y contendrán varios millones de procesadores o “cores” que trabajarán conjuntamente en paralelo. Ese número tan elevado de procesadores va a hacer muy difícil la construcción de los sistemas, la fiabilidad tanto de hardware como de software, la programabilidad y la optimización del consumo energético, entre otros problemas.
REDES NEURONALES	Son aplicadas en diversos ámbitos de la actividad Humana. Una de sus aplicaciones es como herramienta de análisis de información, específicamente dentro de la Bibliometría	Las redes neuronales artificiales están formadas por una gran cantidad de neuronas, estas no suelen denominarse neuronas artificiales sino nodos o unidades de salida. Un nodo o neurona cuenta con una cantidad variable de entradas que provienen del exterior (X1, X2, ......, Xm). A su vez dispone de una sola salida (Xj) que transmitirá la información al exterior o hacia otras neuronas. Cada Xj o señal de salida tiene asociada una magnitud llamada peso este se calculará en función de las entradas, por lo cual cada una de ellas es afectada por un determinado peso (Wjo...Wjq+m) (13). Los pesos corresponden a la intensidad de los enlaces sinápticos entre neuronas y varían libremente en función del tiempo y en cada una de las neuronas que forman parte de la red	Las Redes Neuronales pueden aplicarse para resolver problemas en diversas disciplinas. Algunas de sus aplicaciones son:    En finanzas: se utilizan para prever la evolución de los precios, valorar el riesgo de los créditos , identificar falsificaciones, interpretar firmas, entre otras. En Medicina: en analizadores de habla para la ayuda de audición de sordos profundos y en el diagnóstico y tratamiento a partir de síntomas y/o de datos analíticos.          Monitorización en cirugía    Usos militares: para clasificar las señales  de radar, creación de armas inteligentes y optimización del uso de recursos escasos.             En procesos de Manufacturación: en control de producción de líneas  de proceso, filtrado de señales e inspección de calidad, entre otras.	Las redes neuronales son programas de la AI capaces de simular algunas de las funciones de aprendizaje del ser humano. Una red neuronal obtiene experiencia analizando automática y sistemáticamente los datos para determinar reglas de comportamiento; con base en ellas, puede realizar predicciones sobre nuevos casos.