Redes Neuronales Artificiales (ANN)

Las redes neuronales artificiales (ANN) son un modelo matemático y computacional inspirado en el funcionamiento del cerebro humano.

Es decir, las redes neuronales artificiales (en adelante, RNA) están diseñadas para procesar información de manera similar a cómo lo hacen las neuronas en el cerebro. Por tanto, las RNA son conocidas por su capacidad para aprender patrones y realizar tareas, de ahí su parecido con las redes neuronales biológicas.

En su forma más básica, una RNA consta de nodos interconectados llamados neuronas artificiales. Estas neuronas están organizadas en capas: una capa de entrada, una o varias capas ocultas y una capa de salida. Cada conexión entre neuronas tiene un peso asociado que determina la importancia o peso de la señal transmitida. Es decir, a través de un proceso de aprendizaje, las RNA ajustan estos pesos (porcentajes) para mejorar su capacidad de resolver problemas específicos.

Origen y evolución

El concepto de RNA se remonta a la década de 1940, cuando McCulloch y Pitts propusieron el primer modelo precursor de neurona artificial.

Además, no fue hasta la década de los 50’ cuando Rosenblatt introdujo el perceptrón, una forma temprana de RNA, que tuvo aplicaciones limitadas en el reconocimiento de patrones simples.

Sin embargo, la verdadera revolución de las RNA ocurrió en la década de 1980 con la introducción de los algoritmos de retropropagación, que permitieron el entrenamiento eficiente de RNA multicapa. Esto desencadenó un resurgimiento en el interés y la investigación en el campo. Desde entonces, las RNA han evolucionado rápidamente, adoptando diversas arquitecturas, como las redes recurrentes y convolucionales, que han demostrado un gran rendimiento.

Características y tipos de Redes Neuronales Artificiales (ANN)

Algunas de las características más destacadas de las RNA o ANN (del inglés, Artificial Neural Network) son las siguientes:

• Aprendizaje automático: Las RNA pueden aprender patrones a partir de datos, lo que las hace ideales para tareas en las que recopilen experiencia y se dediquen a clasificación, regresión o procesamiento de lenguaje natural (PLN).
• Paralelismo: Las neuronas en una RNA pueden realizar cálculos en paralelo, lo que acelera significativamente el procesamiento de información en comparación con los algoritmos tradicionales.
• Generalización: Las RNA pueden generalizar a partir de ejemplos de entrenamiento y aplicar su conocimiento a datos no vistos, lo que las hace útiles en la resolución de problemas complejos.

En este orden, dentro de los tipos de RNA más comunes destacan las siguientes:

• Redes Neuronales Feedforward (FNN): son eficaces en tareas de clasificación y regresión.
• Redes Neuronales Recurrentes (RNN): son fundamentales en aplicaciones como el procesamiento del lenguaje natural y la predicción de series temporales.
• Redes Neuronales Convolucionales (CNN): Son ampliamente utilizadas en la visión por computadora y el procesamiento de imágenes.
• Redes Generativas Adversariales (GAN): se aplican en la generación de imágenes realistas y la creación de contenido creativo.

Aunque hay más tipos de RNA, las ya citadas son las que más recursos y aplicaciones engloban.

Ejemplos de aplicación de redes neuronales artificiales (ANN)

En otro orden, algunos de los ejemplos que destacan en la aplicación de RNA son:

• Medicina: Las RNA se utilizan en diagnóstico médico para analizar imágenes médicas y detectar enfermedades como el cáncer. También son importantes en la investigación de fármacos y el descubrimiento de nuevas terapias.
• Finanzas: Se aplican en la detección de fraudes en transacciones financieras, la predicción de precios de acciones y la gestión de riesgos. Además, las RNA se utilizan en la evaluación crediticia y la automatización de la atención al cliente en bancos.
• Automoción: Las RNA son esenciales en la conducción autónoma, donde procesan datos de sensores para tomar decisiones en tiempo real y evitar colisiones.

En resumen, las redes neuronales artificiales representan una tecnología con una capacidad enorme para aprender de los datos y adaptarse a nuevas situaciones, lo que la hace muy versátil para casi cualquier tipo de actividad.