Desde hace ya algún tiempo, la inteligencia artificial —apoyada por el machine learning— ha buscado adentrarse en el cerebro humano para entender su funcionamiento y poder replicarlo en maquinarias, dispositivos electrónicos y robótica. Para lograr emular el modo en el que el cerebro procesa información se ha avanzado en el desarrollo de redes neuronales artificiales.
A lo largo de este artículo de Futuro Eléctrico te contaremos qué son las redes neuronales, cómo funcionan y cuáles son sus aplicaciones en el campo de la inteligencia artificial.
Tabla de contenidos
¿Qué son las redes neuronales artificiales?
Las redes neuronales son modelos simplificados que ─como mencionamos anteriormente─ están inspirados en el funcionamiento del cerebro humano, del sistema nervioso y, por supuesto, de las redes neuronales biológicas.
Estos modelos simplificados son también modelos computacionales conformados por nodos (elementos de proceso, EP) y conexiones (enlaces). Con la ayuda de estos dos componentes, se procesan las entradas. Dichas entradas son ponderadas por un peso; este determina la importancia de la información que se recibe. A partir de esto se generan las salidas para poder resolver problemas.
Las redes neuronales cumplen 3 funciones principales. En primer lugar, la función de preparación. A través de ella se establece una relación matemática entre los valores de entrada, los pesos de los mismos y un sesgo. Esto permitirá deducir el valor de salida de las neuronas.
En segundo lugar está la función de activación. Con esta función se determina si la neurona artificial produce o no un valor de salida. Por último y como tercer lugar, las redes neuronales artificiales constan de una función de transferencia. A partir de ella se modula el valor de salida de la neurona.
¿Cómo funciona una red neuronal?
Las unidades de procesamiento o neuronas artificiales se organizan a partir de capas. Normalmente, las capas principales de las redes neuronales son de tres tipos. Una capa de entrada, las capas ocultas (puede ser más de una) y la capa de salida.
Las neuronas de la primera capa serán las encargadas de recibir los datos reales. A través de las ponderaciones o la conexión entre unidades, se propagan los valores entre las diferentes capas ocultas —de las que se desconocen valores de entrada y de salida─. De esta manera, los resultados se envían a la capa de salida y se vuelven visibles en la red.
Entrenamiento de las redes neuronales
Para entrenar a las redes neuronales se hace necesario ajustar cada uno de los pesos de entrada de todas las neuronas. Esto permitirá que las respuestas se ajusten correctamente a la información solicitada por el usuario.
Debido a lo anterior, vale la pena aclarar que las redes neuronales aprenden examinando registros individuales. Para cada uno de estos registros, las redes neuronales hacen predicciones individuales y ajustan las ponderaciones en caso de que se de alguna inconsistencia.
El entrenamiento de las redes neuronales comienza con predicciones aleatorias. Posteriormente, las redes se apoyan en ejemplos conocidos y basan en ellos sus respuestas. Gracias a esto pueden modificar las ponderaciones para volverlas lo más acertadas posibles. Con estas entradas ya modificadas, las posibilidades de equivocación disminuyen y el entrenamiento anterior se aplica a casos futuros con resultados desconocidos.
Lecturas sugeridas:
Tipos de redes neuronales
Las redes neuronales artificiales se clasifican según la topología de red y el método de aprendizaje:
Redes neuronales según la topología de red
Red neuronal monocapa – Perceptrón simple. Esta ─como su nombre lo indica─ es una red neuronal simple, compuesta únicamente por una capa de neuronas de entrada y una de salida. En esta última, se asignan valores y se desarrollan los cálculos.
Red neuronal multicapa ─ Perceptrón multicapa. La diferencia entre esta red y la anterior consiste es que en esta se cuenta con capas intermedias (capas ocultas) entre la capa de entrada y la de salida.
Red neuronal convolucional. Estas redes neuronales no poseen conexiones entre todas las neuronas. Por el contrario, las capas crean subgrupos especializados. Esto permite que se reduzca la complejidad computacional necesaria para su funcionamiento.
Red neuronal recurrente. A diferencia de las redes anteriores, en la red recurrente no existen las capas. Las neuronas se conectan arbitrariamente entre sí, logrando crear temporalidad.
Red de base radial. En las redes de base radial las funciones de salida se calculan dependiendo de la distancia al centro. La salida es, entonces, una combinación lineal de las funciones de activación de las neuronas individuales.
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Redes neuronales según el tipo de aprendizaje
Aprendizaje supervisado. Este proceso de aprendizaje se caracteriza por ser un entrenamiento controlado. Esto significa que es un supervisor el que determina la respuesta para cada entrada y en caso de que esta no sea correcta, el supervisor será también el encargado de supervisar los pesos. Este tipo de aprendizaje puede ser por corrección de error (ajustar los pesos en función del error) o aprendizaje estocástico (cambios aleatorios sobre los pesos)
Aprendizaje no supervisado. Este aprendizaje se basa en la interpretación de los datos, identificando características, correlaciones o categorías. Dentro de este se encuentra el aprendizaje hebbiano (familiaridad entre datos) y el aprendizaje comparativo.
Aprendizaje por refuerzo. Este último funciona a través de mecanismos de probabilidades. A través de ellas, el algoritmo ajusta los pesos sin tener acceso a un conjunto de datos exactos de salida.
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Aplicaciones de las redes neuronales en IA
Las redes neuronales funcionan a partir de algoritmos que pueden tener múltiples aplicaciones relacionadas con el campo de la inteligencia artificial. Aplicaciones entre las que se encuentran:
Reconocimiento de patrones y organización de conjuntos de datos para crear, por ejemplo, sistemas inteligentes que permitan reconocer tendencias, gestionar riesgos y crear simulaciones.
Se aplican a la domótica y los hogares inteligentes. Las redes neuronales se integran perfectamente con el machine learning y el internet de las cosas para analizar datos y así optimizar el uso de áreas públicas, dispositivos inteligentes y control ambiental y de iluminación.
Diseño de artefactos inteligentes como los homepods o los altavoces inteligentes.
Detección y reconocimiento de imágenes a través del desarrollo de sistemas computacionales de visión y detección.
Diseño y creación de vehículos autónomos que funcionan a partir del aprendizaje profundo. A través de las redes neuronales los ordenadores de estos vehículos pueden aprender a reaccionar ante situaciones complejas.
Predicción y producción de energías renovables. En este caso, las redes neuronales artificiales permiten predecir los diferentes factores de producción que requieren este tipo de energías. Por ejemplo, para producir energía eólica se han desarrollado modelos que determinan la velocidad o fuerza del viento.
Ejemplos de redes neuronales artificiales
Los estudios y análisis sobre redes neuronales son cada vez más relevantes. Cada vez más startups y empresas funcionales en diversos campos han implementado el deep learning y las redes neuronales como herramientas indispensables para transitar el camino hacia la innovación. Algunos ejemplos de redes neuronales artificiales son:
IBM Watson
Desde hace ya algún tiempo, IBM ha sido pionera en la investigación e inclusión de inteligencia artificial y redes neuronales. Es gracias a su capacidad de innovación que la empresa ha creado IBM Watson. Watson es una plataforma multinube abierta que, a través de la infraestructura Apache Unstructured Information Management Architecture (UIMA) y el software DeepQA de IBM, pone a disposición de las empresas las herramientas necesarias para crear ciclos de IA desde cero o potenciar los ya existentes.
Con Watson las empresas podrán agilizar procesos como el reconocimiento de voz, la transcripción, la traducción a diferentes idiomas y tipos de voces y la creación de plataformas de datos extensibles y abiertas, entre otros. Además, Watson será capaz de procesar el lenguaje natural y responder a preguntas imitando el razonamiento humano.
Landing AI
Esta empresa tiene como objetivo llevar la inteligencia artificial a sectores con los que antes no se había involucrado. A partir de esto, la empresa desarrolla plataformas de inspección visual de mejora continua basadas en redes neuronales. Estas permiten diseñar sistemas de etiquetado, recoger y validar datos, así como corregir interferencias.
La aplicación de estas plataformas ha tenido gran impacto especialmente en el sector de la fabricación, pero la empresa espera que, a futuro, se puedan implementar en la agricultura y la automoción.
Metamind
Desde hace ya varios años, esta empresa emergente ha venido desarrollando un sistema de inteligencia artificial que busca, a través de redes neuronales, simular la memoria a corto plazo para responder a inquietudes sobre textos en lenguaje natural.
El enfoque de esta herramienta supone la integración de dos formas de memoria en una red neuronal avanzada. La primera es una base de datos de hechos demostrables, mientras que la segunda es aquella memoria episódica o a corto plazo. De esta manera, al formularse una pregunta, el sistema buscará coincidencias y relaciones entre los hechos, para luego crear respuestas abstractas que permitan responder a preguntas que involucren diferentes conexiones cognitivas.
Fyzir
La compañía ha creado un software de visión por computadora de aprendizaje profundo que permite a los robots reaccionar a los diferentes empaques y recoger así una gran variedad de paquetes. La red neuronal que conforma este sistema permite clasificar elementos, identificar y seleccionar la presión necesaria para elegir el objeto y proponer las mejores formas de agarre posibles. El software de visión, entonces, será el encargado de analizar las imágenes y posibilitar que el robot actúe en consecuencia.
Para ti:
Palabras finales
Sin duda alguna, las complejidades de automatización han hecho que muchas empresas aprovechen los avances en innovación y en redes neuronales para desarrollar tecnologías que mejoren sus procesos y los vuelvan mucho más eficientes. Aunque el camino es largo y complejo, como lo es nuestro cerebro, no se puede negar que las redes neuronales constituyen y seguirán constituyendo las bases de la inteligencia artificial aplicada a diversos campos. Estas redes involucran un aprendizaje más completo e integral que el que ofrecen algunos modelos tradicionales.
Lo anterior nos hace preguntarnos: ¿qué nuevas sorpresas llegarán con el futuro de las redes neuronales artificiales?, ¿podrán responder a expectativas y necesidades cada vez más eficientes?
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