[en] This Bachelor Thesis has as objective analyze the possibility of using a new system of learning that give better results for the sustainability reports GRI(Global Reporting Initiative). We will make some tests to the network to analyze its effectiveness The sustainability reports GRI have served to the business as they make reports about their sustainability. These reports are centered in 3 important points: Economy, Society and environment. The capacity to predict possible new results of the sustainability reports that present business can be very convenient for possible investors. They can demonstrate, the business, that they are viable and safe bets for these investors to get money and the business to get money to continue improving. Also they can serve to the population in general, these reports explain their contributions to improve the society where they live, for example their improvements in human rights like genre equality of their workers, donations community Works… or how they contributed in preserve the environment, it is very important if we want to survive in the future and avoid that due to the changes like the extinction of species and desertification bring big problems that would provoke great changes to our society for the worse. So these reports can help us to know what advances they did to reduce their contamination, their search to renewable energy or reduce their footprint in the nature. These reports can help the government to decide to what business help or reward for their efforts in improving the society. The method of prediction that we will use of reference is the binary neural network, it uses 2 states for the neurons. We can predict to 2007 with these network In this thesis our objective is to study an alternative of prediction method using a ternary neural network, it uses 3 states for the neurons. We will compare the results with the binary neural network and we will make some adjustments to see if we can improve it further. Also we will try how strong it is our neural network against disordering years and adding noise to the patterns.

[es] Este Trabajo Fin de Grado tiene como objetivo analizar la posibilidad de usar un nuevo sistema de aprendizaje automático que de mejores resultados para los informes de sostenibilidad GRI (Global Reporting Initiative). Se le hará varias pruebas a dicha red para poder analizar su efectividad. El informe de sostenibilidad GRI ha servido para que las empresas hagan informes sobre su sostenibilidad. Estos informes se centran en 3 puntos importantes: Economía, Sociedad y Medio Ambiente. La capacidad de predecir los posibles resultados de los informes de sostenibilidad que presentan las empresas puede resultar muy conveniente para posibles inversores. Pueden demostrar, estas empresas, que son viables y apuestas seguras para que estos inversores para ganar dinero, y la empresa conseguir inversión para seguir mejorando. También puede servir para la población en general, estos informes explican que avances han hecho las empresas para mejorar la sociedad en la que viven, como por ejemplo que avances en derechos humanos han hecho, como la igualdad de género de sus trabajadores, donaciones, tareas comunitarias… o como han contribuido en preservar el medio ambiente, importante si queremos sobrevivir en el futuro y evitar que debido a los cambios como la extinción de especies o la desertización traerían graves problemas que provocarían grandes cambios a nuestra sociedad para peor. Por tanto los informes nos ayudarían a conocer que avances han hecho para reducir la contaminación, su búsqueda en energías renovables o reducir su huella en la naturaleza. Estos informes podrían ayudar a los gobiernos decidir a qué empresas ayudar o premiar por sus esfuerzos en mejorar la sociedad. El método de predicción que usaremos de referencias es la red neuronal binaria, es decir, usa 2 estados para las neuronas. Podemos predecir hasta 2007 con esta red. En este trabajo nuestro objetivo es estudiar una alternativa de método de predicción usando una red neuronal ternaria, es decir, que las neuronas pueden tener 3 estados. Compararemos los resultados con los de la red neuronal binaria y haremos varios ajustes para ver si podemos mejorarla aún más. También probaremos cuan robusto es nuestra red desordenando los años y añadimos ruido a los patrones.