Redes neuronales para problemas inversos en ecuaciones diferenciales de orden fraccionario.

Ponente(s): Editniet Hernández Oria, Dr. Francisco Julián Ariza Hernández

Este trabajo se enfoca en el uso de redes neuronales artificiales (RNA) para resolver problemas inversos en ecuaciones diferenciales de orden fraccionario, con especial relevancia en la modelación de sistemas poblacionales. El objetivo principal es desarrollar una red neuronal capaz de modelar el comportamiento observado en datos reales de un modelo poblacional fraccionario y se mostrará cómo las redes neuronales pueden ser efectivamente empleadas para resolver problemas complejos de modelización inversa en ecuaciones diferenciales de orden fraccionario. Detallará las ventajas y desventajas de aplicar este método, así como se sugerirá posibles mejoras y aplicaciones futuras, incluyendo la optimización de la arquitectura de la red y la exploración de técnicas complementarias de aprendizaje automático para aumentar la eficiencia y precisión del proceso de modelado.