Implementación mediante hardware de una Red Neuronal Artificial para Reconocimiento de Caracteres

Resumen

En el presente trabajo se abordan temas de interés relacionados con la implementación de Redes Neuronales  Artificiales (RNAs) en hardware reconfigurable. Para alcanzar dicho fin, se desarrolló una aplicación para el Reconocimiento de Caracteres, utilizando en el proceso de clasificación una red de tipo Perceptrón Multicapa (Feed-Forward  Backpropagation). Los primeros pasos realizados consistieron en la creación, entrenamiento y simulación de dicha red. Para esto, se empleó la Interfaz Gráfica de Usuario (IGU) que ofrece el toolbox de Redes Neuronales de Matlab. La implementación hardware de la RNA, se realizó mediante la traducción del modelo computacional a un modelo sintetizable en hardware, el cual es descrito empleando un flujo de diseño basado en  modelos, que  se  apoya en el entorno Matlab/Simulink y la herramienta System Generator de Xilinx. La implementación física se llevó a cabo empleando la tarjeta de desarrollo Atlys de la compañía Digilent. El trabajo está dirigido al análisis de los principales aspectos a tener en cuenta a la hora de llevar a cabo la implementación hardware de una RNA en FPGA  y la metodología a seguir para alcanzar dicho fin, y que constituyen las principales novedades de este trabajo.