Redes Neuronales y su Aplicabilidad

Las redes neuronales pretenden imitar el funcionamiento del conjunto de neuronas que funcionan y forman el cerebro humano. Alan Turing fue el primero en estudiar el cerebro como una forma de ver el mundo de la computación. Quienes han realizado estudios, investigaciones y ha podido modelar una red neuronal y, se acredita la creación de redes neuronales para otros fines que no sea solo el biológico, son Warren McCulloch y Walter Pitts. Estos dos investigadores propusieron un modelo matemático de neurona. La meta principal era obtener información referente al funcionamiento y comportamiento del cerebro. El modelo consistía en proporcionar a cada neurona de un conjunto de datos de entrada y salida, para activar la neurona era necesario calcular la suma de los productos de cada una de las entradas y, la salida en cambio, es una función, resultado de la activación. El recurso principal de este modelo son los pesos que se proporciona a cada entrada, es decir, los pesos de las conexiones entre neuronas. Si los pesos llegan a variar, el resultado de las salidas se modificará. Por lo tanto, el valor de los pesos de cada entrada es directamente proporcional al resultado de las salidas del modelo. A finales del siglo XIX se logró una mayor claridad sobre el trabajo del cerebro debido a las investigaciones de Ramón y Cajal en España y Sherrington en Inglaterra. El primero trabajó en la anatomía de las neuronas y el segundo en los puntos de conexión de las mismas o sinapsis.

Aproximadamente en el cerebro hay 50.000 neuronas por cada milímetro del cerebro, y billones de neuronas en todo el sistema neuronal. El tamaño y forma de las neuronas varía, lo que no varía son las partes de las cuales se compone, soma de la neurona, dendritas y axón. Se puede decir que la creación de redes neuronales y sus diferentes interpretaciones en cuanto a modelos, se puede aplicar en el campo informático y que ha servido en la mejora de procesos de sistemas computacionales complejos, como se comportan y la experiencia que adquieren estos en base a la información recibida y procesada. En el campo de la medina, ha servido para obtener información del comportamiento del cerebro y mejorar los diagnósticos de las diferentes anomalías que se generan en él.

El desarrollo de la tecnología y la necesidad de construir sistemas computacionales sumamente complejos, ha implicado el desarrollo de potentes herramientas y productos tanto hardware como software, que permitan simular, en este caso, redes neuronales para determinar u obtener una solución a determinado problema. En lo que se refiere a inteligencia artificial se refiere a redes de neuronas o redes neuronales, estas son una representación de aprendizaje y procesamiento automático. Se trata de un conjunto o sistema de interconexión de neuronas en una red que en la que interactúan para producir información de salida, previo un estímulo o datos de entrada.

Las redes neuronales están compuestas por un gran número de neuronas, las cuales a través de sus interconexiones generan un nivel muy alto de procesamiento, estas al momento de trabajar, proporcionan soluciones a problemas muy complejos. Las redes neuronales, aprenden con la experiencia. El aprendizaje automático es inevitable en las redes, esto es una ventaja, ya que les permite adquirir la experiencia necesaria para dar soluciones eficaces y eficientes, sin la necesidad de proporcionarle datos o información a la red.

Prácticamente se puede decir que, es una nueva forma de supercomputación con capacidad de manejar los estímulos e incertidumbres que aparecen cuando se desea resolver cualquier tipo de problemas asociados al mundo real, de esta manera las redes neuronales ofrecen soluciones completas, sin inconsistencias y fáciles de implementar.

Las redes neuronales se componen de muchos elementos, estos operan de forma paralela. El diseño no es único, este se determina por las interconexiones que tienes los elementos. Las principales ventajas de las redes neuronales son:

  • Aprendizaje adaptativo.
  • Auto-organización.
  • Tolerancia a fallos.
  • Operación en tiempo real.
  • Facilidad para interactuar con las nuevas tecnologías.

Aplicabilidad

Las redes neuronales pueden utilizarse en diferentes áreas y aplicaciones. La construcción de las redes neuronales puede tardar de acuerdo al problema para el cual se quiere construir la red y a las funcionalidades y tareas que se quiere cumplir. Cuando se implementa mediante hardware, es decir, a través de un chip, existe un nivel muy alto de tolerancia a fallos del sistema, lo que permite la inserción de otras redes neuronales de bajo costo y funcionalidades no completas en los sistemas desarrollados.

Existen distintos tipos de redes neuronales, cada uno de estos tiene aplicabilidades diferentes y distintas áreas como:

Electrónica y Sistemas Computacionales:

  • Reconocimiento de patrones de voz, imágenes, señales.
  • Algoritmos genéticos para crear controladores para robots.

Biología:

  • Aprender más acerca del cerebro y otros sistemas.
  • Obtención de modelos de la retina.

Empresa:

  • Evaluación de probabilidad de formaciones geológicas y petrolíferas.
  • Identificación de candidatos para posiciones específicas.
  • Explotación de bases de datos.
  • Optimización de plazas y horarios en líneas de vuelo.
  • Optimización del flujo del tránsito controlando convenientemente la temporización de los semáforos.
  • Reconocimiento de caracteres escritos.
  • Modelado de sistemas para automatización y control.

Medio ambiente:

  • Analizar tendencias y patrones.
  • Previsión del tiempo.

Finanzas:

  • Previsión de la evolución de los precios.
  • Valoración del riesgo de los créditos.
  • Identificación de falsificaciones.
  • Interpretación de firmas.

Bibliografía:




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