REDES NEURONALES ARTIFICIALES Y SUS APLICACIONES

El ser humano tiene un aproximado de 100.000 millones de neuronas al momento de nacer, que con dificultad se relacionan entre ellas. Pero gracias a los estímulos de aprendizaje que acoge en sus primeras etapas de crecimiento, se irá desarrollando un sinfín de conexiones neuronales, que llegará a una gran cantidad al paso del tiempo, puesto que durante la infancia y la adolescencia de la persona, eliminará aquellas que sean prescindibles. Durante nuestra vida se desarrolla este proceso, por ende, es el punto de inicio de las redes neuronales con los que llega a trabajar la inteligencia artificial.

¿Qué son las redes neuronales?

Son modelos matemáticos o computacional, paralelo y compuesto de unidades procesadoras de información, con una alta interconexión entre ellas, que tiene características de funcionamiento comunes con las redes neuronales biológicos.

Funcionamiento de una red neuronal

Las redes neuronales no tienen un concepto confuso, viene de la idea de emular la operatividad de las redes neuronales de los organismos vivos, que son un asociado de neuronas conectadas entre sí y que trabajan de manera vinculada, con la práctica, las neuronas van creando y reforzando ciertas conexiones para llegar asimilar algo que se quede fijo en el tejido, para luego encontrar la combinación que mejor se ajusta (Esto es "Entrenar" la red neuronal).

Una red ya entrenada puede llegar a usarse para hacer predicciones o clasificaciones, es decir, para "Aplicar" la combinación.

Modelo neuronal de McCulloch-Pitts

El primer modelo matemático de una neurona artificial, creado para llevar a cabo tareas simples, fué presentado en el año 1943, en un trabajo conjunto entre el psiquiatra y neuroanatomista Warren McCulloch y el matemático Walter Pitts.

La figura que se muestra a continuacion es un ejemplo  de modelo neuronal con n entradas, que consiste de:

• Un conjunto de entradas x1,…xn.
• Los pesos sinápticos w1,…wn, correspondientes a cada entrada.
• Una función de agregación, Σ.
• Una función de activación, f.
• Una salida, Y.

Las entradas son el estímulo que la neurona artificial recibe del entorno que la rodea, y la salida es la respuesta a tal estímulo. La neurona puede adaptarse al medio circundante y aprender de él, que puede modificar el valor de sus pesos sinápticos, lo cual son conocidos como "Parámetros libres" del modelo, lo cual pueden ser alterados y adaptados para desarrollar una tarea determinada.

En este modelo, la salida neuronal Y está dada por:

Aplicaciones en la vida real

Existen diferentes tipos de redes neuronales, los cuales tienden a dirigirse a una aplicación particular:

• Reconocimiento del habla, con el lenguaje natural de voz y destacando el sistema experto y la redes neuronales que llegan a aprender patrones específicos, es uno de los desarrollos de la inteligencia artificial; como función tiene la de comunicar a las persona con las computadora, que ha sido perfeccionándose desde hace 25 años atrás y que es sorpréndete en su complejidad, ya que incluye el procesamiento de señales, sintáctica, semántica, sintaxis, acústica, lingüística, fonética y guardado en la memoria de una computadora.

• Optimización de reservas y horarios en líneas de vuelo, que organiza dinámicamente en tiempo real los asientos y vuelos, tanto en horarios de salida como llegada.

• Predicción del tiempo, a pesar que el tiempo es caótico, se puede predecir conjuntamente con distintas variables el clima a corto plazo, dándole intermedio a las redes neuronales, con capas de entrada y salida en una red neuronal sintética.

• Optimización de procesos industriales.

• Valoración del riesgo de créditos.

• Identificación de falsedades monetarias.

• Interpretación de firmas manuscritas.

• Modelación financiera y económica.

• Sistema de control (Sensores de presión, temperatura y gas) y robots automatizados.

• Robótica evolutiva mediante algoritmos genéticos.

• Inspección de calidad de productos industriales.

• Diagnósticos y tratamientos a partir de síntomas de datos analíticos (Encefalograma).

• Monitorización en cirugía.

• Predicción de reacciones adversas a los medicamentos.

• Lector de rayos x.

• Creación de armas inteligentes.

• Apoyo a discapacitados.

• Síntesis de voz desde texto.

Empresas basadas en las redes neuronales (Inteligencia artificial)

Alguna de las empresas que emplean la inteligencia artificial a través del uso de redes neuronales artificiales, son las siguientes:

Google

Google Traductor: La aplicación para traducir que Google utiliza para el reconocimiento de texto en imágenes está basado en la IA. Que con la cámara del móvil toma una foto de un cartel con un contenido de texto y posteriormente puede ver la traducción automática en el idioma que se desea. Como objetivo, es que el traductor utilice las redes neuronales virtuales para recordar las traducciones previas que son clasificadas como correctas con un fin de reutilizar en futuras traducciones.

Facebook

Facebook tiene años trabajando en la inteligencia artificial. En el año 2010, introdujo el reconocimiento facial en su red social, una herramienta que permite identificar a las personas que aparecen en las imágenes publicadas y sugiere su etiquetado.

Facebook App: una aplicación de Facebook para iOS que utiliza la IA y las redes neuronales y que puede describir el contenido de las imágenes a los usuarios ciegos.

Nvidia

La compañía es mas conocida por el diseño de unidades de tarjetas gráficas para ordenadores, sistemas de unidades de chip (SoC) para el mercado automotriz y computacion movil, donde sus unidades de procesamientos gráficos, son cada vez más potentes y que están desarrolladas específicamente para la industria de los videojuegos, donde se utilizan también, en la actualidad, en proyectos de inteligencia artificial.

Los procesadores de las gráficas de Nvidia llegaron a demostrar ser especialmente útiles para entrenar las redes neuronales utilizadas en el aprendizaje profundo.

Apple

Para Apple, el futuro está en la interacción con los objetos, pero no solo con móviles o tablets, como hace Siri actualmente, sino, con todo en general: coches, televisores, electrodomésticos e incluso con nuestro ordenador; en definitiva, con cualquier objeto, máquina o robot conectado al internet de las cosas en los hogares inteligentes del futuro.

• Perceptio: startup de aprendizaje profundo, esta tecnología proporciona a realizar cálculos avanzados y ejecutar sistemas de inteligencia artificial en el propio teléfono del usuario sin necesidad de enviar los datos a la nube para su procesamiento. Eso podría mejorar la seguridad en los dispositivos de Apple y la privacidad de los datos de los distintos usuarios en el mundo.

• Emotient: startup estadounidense, que utiliza la inteligencia artificial para identificar las emociones de la gente a partir de la lectura de sus expresiones faciales. Apple no ha desvelado qué planea hacer con esta tecnología, utilizada hasta ahora, primordialmente por agencias de publicidad y anunciantes, para evaluar la reacción del público ante sus anuncios y productos.

Amazon

Amazon ya utiliza el aprendizaje automático para predecir los precios de millones de productos y ofrecer recomendaciones personalizadas en sus búsquedas.

Al igual que otras grandes empresas ya mencionadas, Amazon dispone de:

• Su propia plataforma en la nube, en verano del año 2015 agregó un servicio de aprendizaje automático.
• Su propio asistente personal, apodada Alexa, un servicio de asistente de voz que esta basado en la nube, quien es capaz de escuchar y entender cualquier pregunta o instrucción del usuario y poder responder o llevar a cabo las tareas encargadas. A petición, Alexa puede:
  • Reproducir un tipo de musica a pedido.
  • Proporcionar informacion sobre fecha, hora y clima.
  • Brindar información de la circunstancia del tráfico.
  • Añadir lista de tareas o compras.
  • Etc.

IBM

En 2011, su sistema de inteligencia artificial Watson se hizo muy conocido por ganar en la televisión estadounidense en un famoso concurso de preguntas y respuestas conocido como Jeopardy (Semejante a “Quién quiere ser millonario”).

Watson, es capaz de procesar correctamente el lenguaje natural y responder a diferentes preguntas que se le plantean, donde puede imitar el razonamiento humano. Además, llega a aprender de su propia experiencia y cada vez se vuelve más inteligente.

Tesla

Compañía creada por de Elon Musk, donde está investigando en inteligencia artificial, qué pueda incorporar a sus coches. Asimismo, llegó a asociarse con otros gigantes tecnológicos, como es Amazon Web Services, PayPal o LinkedIn, para poder crear un proyecto de inteligencia artificial sin ánimo de lucro y código abierto designado openAI, donde tienen como objetivo a desarrollar una IA "Segura" que pueda beneficiar a la humanidad, para un mejor rendimiento económico.

Las redes neuronales llevan a tener grandes avances en estos últimos años, con mejores algoritmos de optimización que se basan en librerías especificas para poder manejar estas redes desde un punto de vista constitucional. El gran ejemplo de estos avances que lleva hoy en día se conoce como "Deep learning" el cuál es empleado como un nombre comercial-académico que se ha encaminado de las redes neuronales.

CONCLUSIÓN

Las redes neuronales son otro medio creado por el hombre para dar un nuevo paso hacia la perfección, siempre buscando una forma de facilitar la vida o de haceres de los seres humanos, con las implementación de máquinas más sofisticadas que además de cumplir funciones mecánicas puedan aprender a obtener más información, gracias al aprendizaje para luego llevar a la experimentación. Así mismo, recordemos que las redes neuronales artificiales tienen una gran características de aprender a realizar diferentes tareas desde un entrenamiento inicial el cual se puede denominar como (Aprendizaje adaptativo).