Bioinspiración es el nombre de un campo de estudio que pretende comprender la diversidad de la naturaleza y utilizar el aprendizaje como inspiración para desarrollar productos. Una de las tecnologías surgidas de la bioinspiración son las redes neuronales artificiales (RNA).
En 1944, investigadores del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) publicaron los primeros artículos que comparaban el funcionamiento de una neurona con el procesamiento de datos en un ordenador.
El desarrollo de esta idea continuó durante las décadas siguientes y ahora ha cobrado nuevo protagonismo con las innovaciones de la Inteligencia Artificial (IA). Sin embargo, hablar de las RNA para profanos sigue siendo un reto debido a la complejidad del tema. En este artículo, le ayudaremos a entender qué son las RNA y cómo se utilizan.
¿Qué son las redes neuronales artificiales?
Las redes neuronales artificiales (RNA) son una técnica de tratamiento de datos cuya bioinspiración es el funcionamiento del cerebro humano.
Para entender mejor su funcionamiento, primero hay que explicar la estructura del sistema nervioso central humano. El cerebro es la base de este sistema y en él hay miles de millones de neuronas que analizan y procesan la información que reciben a diario.
Las neuronas están distribuidas por toda la estructura del cerebro, por lo que pueden procesar distintas informaciones simultáneamente. Todo ello a una velocidad altísima, superior a la de cualquier ordenador.
Cuando una neurona transmite información a otra, llamamos a este movimiento sinapsis. Con cada neurona que se activa a lo largo del recorrido de la información, ésta se afina y se convierte en aprendizaje.
Por tanto, las redes neuronales artificiales pretenden actuar de forma similar. El ordenador recibe información, la procesa a través de las RNA y la transforma en aprendizaje automático. Esto es lo que llamamos aprendizaje automático.
Aprendizaje de redes neuronales artificiales
Simular este modelo de aprendizaje del cerebro humano es una forma de entrenar al ordenador. Del mismo modo que una persona necesita practicar con el piano para convertirse en un buen músico, la máquina también necesita práctica para ofrecer los resultados deseados.
El aprendizaje automático puede tener lugar de tres maneras.
Aprendizaje supervisado
Piense en la siguiente analogía: un pastelero ha comprado una máquina industrial para cortar galletas. Elabora una masa, la introduce en la máquina y elige la forma en que quiere cortar las galletas, ya sean círculos, estrellas o corazones.
Cuando la máquina se pone en marcha, el pastelero sabe cuál es su producto de entrada y cuál es su producto de salida.
Así funciona el aprendizaje supervisado. La información se introduce en el ordenador y la forma en que sale está predeterminada, por lo que la máquina sólo tiene que ajustar el procesamiento.
Aprendizaje no supervisado
La información entra en la máquina, pero no hay un patrón establecido de cómo sale.
La idea que subyace al aprendizaje no supervisado es permitir que las redes neuronales artificiales identifiquen las propiedades de los datos y realicen el procesamiento. A partir de ahí, se produce el aprendizaje.
Aprendizaje híbrido
Como su nombre indica, el aprendizaje supervisado y el no supervisado tienen lugar al mismo tiempo. Este trabajo simultáneo es una forma de procesar un mayor volumen de información en un solo periodo.
Cómo se utilizan las redes neuronales artificiales
Las redes neuronales artificiales se utilizan para analizar información compleja y ofrecer el mejor resultado posible a los usuarios. Entre las aplicaciones de las RNA destacan tres vías.
Reconocimiento de voz
La voz de una persona está llena de variables: volumen, timbre, entonación y acento. Por eso se utilizan redes neuronales artificiales para aprender los patrones de voz de un individuo y ajustar los dispositivos electrónicos para que ejecuten las órdenes con mayor precisión.
Escáner de texto
Otra aplicación interesante es el reconocimiento de texto en tarjetas de crédito, recibos bancarios o documentos. Se utilizan redes neuronales artificiales para leer los caracteres y transcribir el texto en formato digital.
Mercado financiero
Una de las aplicaciones más complejas de las redes neuronales artificiales es el mercado financiero. Las empresas utilizan las RNA como forma de hacer predicciones y evaluar riesgos de forma objetiva, eliminando de la ecuación la subjetividad de las opiniones.
Otra ventaja de las redes neuronales artificiales es que permiten analizar una gran cantidad de datos de distintas fuentes en un solo programa. Esto permite obtener información más precisa, que es lo que todo operador de mercados financieros desea.
El futuro de las redes neuronales artificiales
Las RNA son una tecnología en constante desarrollo porque aún no son capaces de acertar en todas las situaciones. La investigación en este campo pretende mejorar el procesamiento y el aprendizaje automático.
Sin embargo, producir algo que tenga la misma capacidad que un cerebro humano sigue siendo una aspiración. Para acercarse a la potencia y velocidad del órgano, los investigadores aún tienen mucho trabajo por hacer.
Otro punto que merece la pena destacar sobre las innovaciones en las RNA es el hecho de que se están desarrollando en distintos frentes. Por un lado, las redes neuronales artificiales ayudan a construir inteligencias artificiales generativas más creativas; por otro, son el futuro de los análisis financieros.
Esta tecnología está llena de posibilidades y eso es lo que la convierte en un tema tan interesante, aunque sea técnicamente complejo.
Conclusión
Las redes neuronales artificiales son como los ladrillos que construyen una casa. En este caso, son los cimientos de muchas de las inteligencias artificiales actuales. Pero esta casa necesita más tiempo para completarse.
Ahora ya sabes qué son las RNA, cómo funcionan y cómo estamos utilizando esta tecnología hoy en día para hacer que la IA sea aún más potente. Ya sea para fines profesionales o para realizar tareas cotidianas, las redes neuronales artificiales son una innovación increíble.
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