Observatorio de I+D+i UPM

Memorias de investigación
Ponencias en congresos:
Suitability of artificial neural network for designing LoC circuits
Año:2011
Áreas de investigación
  • Ingenierías
Datos
Descripción
The simulation of complex LoC (Lab-on-a-Chip) devices is a process that requires solving computationally expensive partial di?eren- tial equations. An interesting alternative uses arti?cial neural networks for creating computationally feasible models based on MOR techniques. This paper proposes an approach that uses arti?cial neural networks for designing LoC components considering the arti?cial neural network topology as an isomorphism of the LoC device topology. The parameters of the trained neural networks are based on equations for modeling mi- cro uidic circuits, analogous to electronic circuits. The neural networks have been trained to behave like AND, OR, Inverter gates. The parame- ters of the trained neural networks represent the features of LoC devices that behave as the aforementioned gates. This would mean that LoC devices universally compute.
Internacional
Si
Nombre congreso
International Work Conference in Artificial Neural Networks (IWANN)
Tipo de participación
960
Lugar del congreso
Revisores
Si
ISBN o ISSN
DOI
Fecha inicio congreso
Fecha fin congreso
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Título de las actas
Esta actividad pertenece a memorias de investigación
Participantes
  • Autor: David Moreno
  • Autor: Sandra Maria Gomez Canaval (UPM)
  • Autor: Juan Bautista Castellanos Peñuela (UPM)
Grupos de investigación, Departamentos, Centros e Institutos de I+D+i relacionados
  • Creador: Grupo de Investigación: Grupo de Computación Natural
  • Departamento: Inteligencia Artificial
  • Departamento: Lenguajes, Proyectos y Sistemas Informáticos
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