Modelización mediante redes neuronales artificiales cuánticas aplicadas a la gestión de riesgos naturales

Resumen

Este trabajo trata de mostrar como la modelización y predicción mediante redes neuronales artificiales cuánticas puede ser de gran ayuda para gestionar los riesgos naturales de forma más eficiente. Las redes neuronales, o inteligencia artificial, permiten extrapolar el funcionamiento neuronal del cerebro humano a todo tipo de modelizaciones y predicciones de la realidad mediante un entrenamiento y adaptación a cada riesgo en concreto (climáticos, sísmicos, geomorfológicos/geológicos…). Su flexibilidad y plasticidad permite que los resultados incluyan un gran número de elementos y valores que no son posibles encontrar en otros modos de modelización. Este trabajo se realiza desde el punto de vista geográfico, y no pretende mostrar cálculos ni modelizaciones matemáticas, si no que busca mostrar un marco teórico que incluya el máximo de elementos sobre los cuales pueda construirse una base para una modelización posterior.