Resumen

El autor presenta un diseño de la red neuronal artificial para el enrutamiento en la red de sensores. La tabla de enrutamiento se reemplaza por una red neuronal artificial. El objetivo principal es realizar esta operación lo más rápido posible. En este artículo, el autor presenta el método de aprendizaje fuera de línea y también el aprendizaje en tiempo real de la Red Neural Artificial (ANN). El aprendizaje sin conexión se refiere al procedimiento de aprendizaje en una plataforma informática de propósito general antes de que el sistema aprendido se implemente en hardware. El aprendizaje en tiempo real se realiza durante el uso del sistema en la red de sensores. La red neuronal optimizada se implementa en el hardware reconfigurable. El artículo concluye con posibles futuras áreas de investigación.

1. Introducción

Las redes de sensores consisten en pequeños nodos con capacidades de detección, computación y comunicaciones inalámbricas. Las redes de sensores están destinadas a la vigilancia de diferentes variables del medio ambiente. La principal tarea de un nodo sensorial es detectar y recopilar datos de un determinado dominio, procesarlos y transmitirlos al portal donde se encuentra la aplicación. Sin embargo, asegurar la comunicación directa entre un sensor y la pasarela puede obligar a los nodos a emitir sus mensajes con una potencia tan alta que sus recursos podrían agotarse rápidamente. La comunicación con la pasarela podría concebirse inicialmente sin un protocolo de enrutamiento. Con esta premisa, el algoritmo de inundación se destaca como la solución más simple. En primer lugar, se detecta una implosión porque los nodos reciben redundantemente múltiples copias del mismo mensaje de datos y se introducen en la red múltiples mensajes de datos que contienen información similar.

Debido a las deficiencias de las estrategias anteriores, los protocolos de enrutamiento se hacen necesarios en las redes de sensores. La inclusión de un protocolo de enrutamiento en una red de sensores inalámbricos no es una tarea trivial. Una de las principales limitaciones es la identificación de los nodos. Una vez identificados los nodos, los protocolos de enrutamiento se encargan de construir y mantener las rutas entre los nodos distantes. Las distintas formas en que funcionan los protocolos de enrutamiento los hacen apropiados para determinadas aplicaciones.

Muchos protocolos de enrutamiento, gestión de la energía y difusión de datos se han diseñado especialmente para la red de sensores, en la que el ahorro de energía es una cuestión de diseño esencial. Sin embargo, se ha prestado atención a los protocolos de enrutamiento, que pueden diferir según la aplicación y la arquitectura de la red.

En el presente documento se ha propuesto un nuevo enfoque para el problema del enrutamiento en la red de sensores. La tabla de enrutamiento se sustituye por una red neural artificial en este enfoque. El objetivo principal es realizar esta operación lo más rápido posible.

• Materias:Redes neuronales (Computadores) Redes de telecomunicaciones
• Subjects:Neural networks (Computer science) Telecommunications networks
• Palabras claves:Red neuronal artificial, FPGA, enrutamiento de red
• Keywords:Artificial neural network, FPGA, network routing