Suitability of artificial neural networks for designing LoC circuits

Gomez Canaval, Sandra Maria; Castellanos Peñuela, Juan Bautista y Moreno Navas, David (2011). Suitability of artificial neural networks for designing LoC circuits. En: "11th International Work-Conference on Artificial Neural Networks, IWANN 2011", June 8-10, 2011, Torremolinos-Málaga, España. ISBN 978-3-642-21500-1.

Descripción

Título: Suitability of artificial neural networks for designing LoC circuits
Autor/es:
  • Gomez Canaval, Sandra Maria
  • Castellanos Peñuela, Juan Bautista
  • Moreno Navas, David
Tipo de Documento: Ponencia en Congreso o Jornada (Artículo)
Título del Evento: 11th International Work-Conference on Artificial Neural Networks, IWANN 2011
Fechas del Evento: June 8-10, 2011
Lugar del Evento: Torremolinos-Málaga, España
Título del Libro: Advances in Computational Intelligence
Fecha: 2011
ISBN: 978-3-642-21500-1
Volumen: 6691
Materias:
Palabras Clave Informales: LoC, Lab-on-a-Chip, MOR, Microfluidic devices, Nanofluidic devices, Artificial neural networks, Dispositivos microfluídicos, Dispositivos nanofluídicos, Redes neuronales artificiales.
Escuela: Facultad de Informática (UPM) [antigua denominación]
Departamento: Inteligencia Artificial
Licencias Creative Commons: Reconocimiento - Sin obra derivada - No comercial

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Resumen

he simulation of complex LoC (Lab-on-a-Chip) devices is a process that requires solving computationally expensive partial differential equations. An interesting alternative uses artificial neural networks for creating computationally feasible models based on MOR techniques. This paper proposes an approach that uses artificial neural networks for designing LoC components considering the artificial neural network topology as an isomorphism of the LoC device topology. The parameters of the trained neural networks are based on equations for modeling microfluidic circuits, analogous to electronic circuits. The neural networks have been trained to behave like AND, OR, Inverter gates. The parameters 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.

Más información

ID de Registro: 19303
Identificador DC: http://oa.upm.es/19303/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:19303
URL Oficial: http://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-642-21501-8_38
Depositado por: Memoria Investigacion
Depositado el: 25 Sep 2013 16:56
Ultima Modificación: 21 Abr 2016 17:33
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