{"id":422,"date":"2026-06-07T17:28:32","date_gmt":"2026-06-07T14:28:32","guid":{"rendered":"https:\/\/neurotechnologijos.com\/services\/nt-adaptive-pcie\/"},"modified":"2026-06-17T05:37:55","modified_gmt":"2026-06-17T02:37:55","slug":"nt-adaptive-pcie","status":"publish","type":"service","link":"https:\/\/neurotechnologijos.com\/es\/services\/nt-adaptive-pcie\/","title":{"rendered":"NT Adaptive \u2122 PCIe"},"content":{"rendered":"<h3>SERIE DE PLACAS DE CONTROL NEUROM\u00d3RFICAS CON INTERFAZ PCIE<\/h3>\n<section class=\"news-content-section\">\n<div class=\"container news-content-grid\">\n<div class=\"news-content-image\">\n<p>Las placas de control de la serie NT Adaptive PCIe con memoria neurom\u00f3rfica no tienen microcontrolador y pueden instalarse en cualquier PC u otro dispositivo con conector PCIe. Las placas NT Adaptive PCIe est\u00e1n disponibles en tres versiones: con 4, 8 o 16 chips neuronales.<\/p>\n<h4>Ejemplos de v\u00eddeo<\/h4>\n<h4 class=\"link-youtube\"><a href=\"https:\/\/www.youtube.com\/channel\/UCSzZjhhL-AkvKnRfq5Dt1Hw\/videos\">Todos los v\u00eddeos en YouTube &gt;&gt;&gt;<\/a><\/h4>\n<p><iframe loading=\"lazy\" title=\"YouTube video player\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/-vcuw6BBTLE?si=ifrC21Ayp-UlCTqx\" width=\"560\" height=\"315\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"allowfullscreen\"><\/iframe><\/p>\n<p>Se presenta la capacidad de la tecnolog\u00eda neurom\u00f3rfica para identificar las posiciones de interruptores autom\u00e1ticos y LED que indican el estado de equipos reales.<\/p>\n<p><iframe loading=\"lazy\" title=\"YouTube video player\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/ofTy-4CKhmw?si=nY0WCMi7GdeVtZPq\" width=\"560\" height=\"315\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"allowfullscreen\"><\/iframe><\/p>\n<p>El programa est\u00e1 desarrollado en Python y combina varias opciones para demostrar las posibilidades de los chips neurom\u00f3rficos. Reconocimiento de posiciones de unidades autom\u00e1ticas de alimentaci\u00f3n, indicaci\u00f3n luminosa de l\u00e1mparas de control, indicaciones de man\u00f3metros de aguja, valores de indicadores de siete segmentos y posiciones de conmutadores rotativos.<\/p>\n<p><iframe loading=\"lazy\" title=\"YouTube video player\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/Rzo8LsORMmg?si=hY9kdJSiOWURKInB\" width=\"560\" height=\"315\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"allowfullscreen\"><\/iframe><\/p>\n<p>Se muestra un programa de demostraci\u00f3n escrito en Python. Este programa utiliza una combinaci\u00f3n de la biblioteca abierta OpenCV y el chip CM1K (NM500) al trabajar con la placa de expansi\u00f3n PCIe. OpenCV se utiliz\u00f3 para buscar rostros en fotograf\u00edas, mientras que el entrenamiento y el reconocimiento de los propios rostros se realizaron mediante chips neurom\u00f3rficos.<\/p>\n<p><iframe loading=\"lazy\" title=\"YouTube video player\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/ZByaW1v9zaU?si=bj_7POVBnLB_VBA6\" width=\"560\" height=\"315\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"allowfullscreen\"><\/iframe><\/p>\n<p>Demostraci\u00f3n del programa desarrollado en Python. Demostraci\u00f3n de la secuencia de selecci\u00f3n de im\u00e1genes, selecci\u00f3n de ROI, selecci\u00f3n y ajuste de par\u00e1metros de un chip neurom\u00f3rfico, como MAXIF, categor\u00edas, entrenamiento y verificaci\u00f3n de los resultados del aprendizaje. Este programa utiliza chips neurom\u00f3rficos en una placa PCIe.<\/p>\n<h2>Controlador neurom\u00f3rfico<\/h2>\n<h3>Descripci\u00f3n general<\/h3>\n<p>NT Adaptive PCIe es una red neuronal de silicio totalmente paralela: es una cadena de elementos id\u00e9nticos (neuronas) direccionados en paralelo y que tienen su propio material \u201cgen\u00e9tico\u201d para aprender y recordar patrones sin ejecutar una sola l\u00ednea de c\u00f3digo y sin informar a ninguna unidad supervisora. Adem\u00e1s, las neuronas colaboran plenamente entre s\u00ed mediante un bus neuronal bidireccional y paralelo, que es la clave para la precisi\u00f3n, la adaptabilidad y el rendimiento de velocidad. De hecho, cada neurona incorpora informaci\u00f3n de todas las dem\u00e1s neuronas en su propia l\u00f3gica de aprendizaje y en su l\u00f3gica de respuesta.<br \/>\nEl acceso a la red se realiza a trav\u00e9s de la interfaz PCIe.<\/p>\n<h3>Descripci\u00f3n del controlador<\/h3>\n<p><strong>Caracter\u00edsticas principales de la red neuronal<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>Grupo de 2304 neuronas id\u00e9nticas (hasta 256 componentes), que reconocen el mismo patr\u00f3n de entrada en paralelo;<\/li>\n<li>El tama\u00f1o de los componentes es de 8 bits;<\/li>\n<li>Todas las neuronas tienen el mismo comportamiento y ejecutan las instrucciones en paralelo, independientemente del cl\u00faster o incluso del chip al que pertenezcan;<\/li>\n<li>Aprendizaje y reconocimiento de alta velocidad para una neurona (&lt;80 \u03bcs);<\/li>\n<li>Las neuronas pueden asociarse a diferentes contextos (hasta 128), y su uso puede activarse o desactivarse seleccionando un valor de contexto;<\/li>\n<li>Sin controlador ni supervisor;<\/li>\n<li>Selecci\u00f3n de uno de dos clasificadores: K-Nearest Neighbor (KNN) o Radial Basis Function (RBF);<\/li>\n<li>Selecci\u00f3n de una de dos m\u00e9tricas: L1 (distancia de Manhattan) o Lsup (distancia de Chebyshev);<\/li>\n<li>El tiempo de reconocimiento es independiente del n\u00famero de neuronas utilizadas;<\/li>\n<li>Generador autom\u00e1tico de modelos integrado en las neuronas<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>Operaciones<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>La interfaz con la red neuronal se reduce a 4 operaciones principales:<\/li>\n<li>Aprender un vector;<\/li>\n<li>Reconocer un vector;<\/li>\n<li>Guardar el conocimiento construido por las neuronas;<\/li>\n<li>Cargar conocimiento en las neuronas.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Estas operaciones se ejecutan mediante funciones API.<\/p>\n<p><strong>Estructura de datos<\/strong><\/p>\n<p>El contenido de cada neurona se guarda en 263 bytes de la siguiente manera:<\/p>\n<ul>\n<li>256 bytes de vector;<\/li>\n<li>1 byte de contexto;<\/li>\n<li>2 bytes del campo de influencia m\u00ednima;<\/li>\n<li>2 bytes del campo de influencia activa;<\/li>\n<li>2 bytes de categor\u00eda.<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong><br \/>\nEspecificaciones el\u00e9ctricas<\/strong><\/p>\n<p>Fuente de alimentaci\u00f3n Vcc 12 VDC<br \/>\nPotencia total hasta 4 W<\/p>\n<p><strong>Especificaci\u00f3n de interfaz<\/strong><\/p>\n<p>PCI Express X1 2,5 GT\/s (PCI Express Base Specification, rev. 2.1)<\/p>\n<p><strong>Especificaci\u00f3n mec\u00e1nica<\/strong><\/p>\n<p>Para instalaci\u00f3n en una carcasa 2U.<br \/>\nDimensiones 120\u00d768 mm.<\/p>\n<p><strong>Especificaci\u00f3n clim\u00e1tica<\/strong><\/p>\n<p>Temperatura de funcionamiento -40\u2026+60 \u2103<br \/>\nTemperatura de almacenamiento -50\u2026 +80 \u2103<\/p>\n<\/div>\n<div class=\"news-content-text\">\n<div class=\"service-documentation-box\">\n<h3>Documentaci\u00f3n<\/h3>\n<ul class=\"service-documentation-list\">\n<li><a href=\"https:\/\/neurotechnologijos.com\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/nt-adaptive-pcie.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><br \/>\n<span class=\"doc-icon\"><br \/>\n<i class=\"fas fa-file-pdf\" aria-hidden=\"true\"><\/i><br \/>\n<\/span><br \/>\n<span class=\"doc-text\">NT Adaptive PCIe<\/span><br \/>\n<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/github.com\/neurotechnologijos\/PCIEx_NM500\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><br \/>\n<span class=\"doc-icon\"><br \/>\n<i class=\"fab fa-github\" aria-hidden=\"true\"><\/i><br \/>\n<\/span><br \/>\n<span class=\"doc-text\">GitHub<\/span><br \/>\n<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone size-medium wp-image-68\" src=\"https:\/\/neurotechnologijos.com\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/NT-Adaptive-pcie-4-8-16_1-1024x905-1-300x265.png\" alt=\"\" width=\"300\" height=\"265\" srcset=\"https:\/\/neurotechnologijos.com\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/NT-Adaptive-pcie-4-8-16_1-1024x905-1-300x265.png 300w, https:\/\/neurotechnologijos.com\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/NT-Adaptive-pcie-4-8-16_1-1024x905-1-768x679.png 768w, https:\/\/neurotechnologijos.com\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/NT-Adaptive-pcie-4-8-16_1-1024x905-1.png 1024w\" sizes=\"auto, (max-width: 300px) 100vw, 300px\" \/><\/p>\n<p>Los controladores <strong>NT Adaptive AI<\/strong> identifican varias se\u00f1ales y realizan acciones programadas.<\/p>\n<p>Las placas neuronales <strong>NT Adaptive PCIe<\/strong> pueden reconocer im\u00e1genes est\u00e1ticas y de v\u00eddeo, sonidos, diversas se\u00f1ales el\u00e9ctricas, texto y datos.<\/p>\n<p>El proceso de reconocimiento de se\u00f1ales en chips neurom\u00f3rficos se realiza a nivel de hardware y proporciona una gran aceleraci\u00f3n para el procesador central. Los controladores reconocen se\u00f1ales en microsegundos con solo milivatios de potencia.<\/p>\n<h3>Posibilidades:<\/h3>\n<ul>\n<li>Identificaci\u00f3n;<\/li>\n<li>Clasificaci\u00f3n;<\/li>\n<li>Detecci\u00f3n de novedad;<\/li>\n<li>Detecci\u00f3n de anomal\u00edas;<\/li>\n<li>Segmentaci\u00f3n contextual de im\u00e1genes;<\/li>\n<li>Seguimiento con aprendizaje reforzado a medida que cambia el objetivo;<\/li>\n<li>Evaluaci\u00f3n de distancia estereosc\u00f3pica;<\/li>\n<li>Detecci\u00f3n de bordes;<\/li>\n<li>Eliminaci\u00f3n de ruido;<\/li>\n<li>Compresi\u00f3n de im\u00e1genes;<\/li>\n<li>y otras.<\/li>\n<\/ul>\n<h3>\u00c1reas de aplicaci\u00f3n:<\/h3>\n<ul>\n<li>Industria;<\/li>\n<li>Agricultura;<\/li>\n<li>Medicina;<\/li>\n<li>Sector militar;<\/li>\n<li>Seguridad;<\/li>\n<li>Estad\u00edstica;<\/li>\n<li>Educaci\u00f3n;<\/li>\n<\/ul>\n<p>y otras.<\/p>\n<div class=\"elementor-element elementor-element-39ae5e5 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"39ae5e5\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n<div class=\"elementor-widget-container\">\n<p>Dimensiones de la placa <strong>NT Adaptive PCIe<\/strong>: 120x68x20 mm<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<div class=\"elementor-element elementor-element-2961911 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"2961911\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone size-medium wp-image-69\" src=\"https:\/\/neurotechnologijos.com\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/NT-Adaptive-pcie-4-8-16-ism2-212x300.png\" alt=\"\" width=\"212\" height=\"300\" srcset=\"https:\/\/neurotechnologijos.com\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/NT-Adaptive-pcie-4-8-16-ism2-212x300.png 212w, https:\/\/neurotechnologijos.com\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/NT-Adaptive-pcie-4-8-16-ism2.png 423w\" sizes=\"auto, (max-width: 212px) 100vw, 212px\" \/><\/div>\n<div data-id=\"2961911\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n<p>Los paneles de placas neuronales <strong>NT Adaptive PCIe<\/strong> pueden contener 2304, 4608 o incluso 9216 neuronas.<\/p>\n<p>El acceso a la red neuronal se realiza a trav\u00e9s de la interfaz <strong>PCIe<\/strong>.<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone size-medium wp-image-70\" src=\"https:\/\/neurotechnologijos.com\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/NT-Adaptive-pcie-zoom4-1024x1024-1-300x300.png\" alt=\"\" width=\"300\" height=\"300\" srcset=\"https:\/\/neurotechnologijos.com\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/NT-Adaptive-pcie-zoom4-1024x1024-1-300x300.png 300w, https:\/\/neurotechnologijos.com\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/NT-Adaptive-pcie-zoom4-1024x1024-1-150x150.png 150w, https:\/\/neurotechnologijos.com\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/NT-Adaptive-pcie-zoom4-1024x1024-1-768x768.png 768w, https:\/\/neurotechnologijos.com\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/NT-Adaptive-pcie-zoom4-1024x1024-1.png 1024w\" sizes=\"auto, (max-width: 300px) 100vw, 300px\" \/><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/section>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>SERIE DE PLACAS DE CONTROL NEUROM\u00d3RFICAS CON INTERFAZ PCIE Las placas de control de la serie NT Adaptive PCIe con memoria neurom\u00f3rfica no tienen microcontrolador y pueden instalarse en cualquier PC u otro dispositivo con conector PCIe. 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