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¿Qué pueden hacer las redes neuronales?

¿Qué pueden hacer las redes neuronales?

Una red neuronal artificial es una implementación de hardware o software de las estructuras neuronales del cerebro humano. En los últimos años, estas implementaciones se han utilizado en diversos campos, desde la medicina hasta la meteorología. ¿Qué pueden hacer las redes neuronales ahora y cómo se utilizarán en el futuro?

Como funciona

Sin pretender ser rigurosos y minuciosos, te contamos cómo funcionan las redes neuronales. Como ya se mencionó, una red neuronal artificial repite hasta cierto punto los principios del cerebro. El número de neuronas en el cerebro es enorme y la asimilación de cierta información nueva se produce al reactivar las conexiones neuronales previamente involucradas. Cuanto más a menudo pase la información a través de las neuronas, mayor será la probabilidad de que se obtenga la salida deseada cuando se inserten los datos en la entrada. En pocas palabras, las redes neuronales no están programadas, sino entrenadas. Y cuanto más intensamente estén entrenados, más preciso será el resultado. El número de errores en los resultados obtenidos también disminuye con el tiempo (aunque nunca llega a cero).

La preparación de la red neuronal siempre comienza con la selección de datos para entrenamiento posterior. A menudo, esta es la parte más difícil del trabajo, ya que los conjuntos de datos de entrenamiento deben ser bastante típicos y consistentes. Si los datos procesados ​​por la red neuronal durante el período de entrenamiento no son representativos (por ejemplo, las estadísticas del clima del desierto contendrán datos demasiado detallados sobre los raros días de lluvia), la salida contendrá demasiados errores.

Después de preparar los datos para el entrenamiento de redes neuronales, debe elegir un esquema de construcción de red y seleccionar sus características. Luego, comienzan a entrenar la red neuronal directamente, después de lo cual se verifica el cumplimiento de los resultados del entrenamiento con la actividad en curso; a veces, debido a datos de entrada seleccionados incorrectamente, la red neuronal puede aprender algo completamente diferente de lo que necesitan sus creadores. Como resultado, los datos de salida resultantes se utilizan en ciencia y tecnología, por ejemplo, para entrenar redes neuronales nuevas y más avanzadas.

¿Dónde se utilizan las redes neuronales?

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Las áreas de aplicación de las redes neuronales se han expandido enormemente en las últimas décadas. Ya a principios de la década de 2000, se estaban utilizando algoritmos de redes neuronales Reconocimiento facial Las actividades de reconocimiento de imágenes no han perdido su importancia incluso ahora: las redes neuronales AlexNet y GoogLeNet pueden analizar millones de imágenes en minutos. Los algoritmos utilizados por estas redes se utilizan para una variedad de actividades, desde mejorar las búsquedas de imágenes de Google hasta localizar personas desaparecidas. Para entrenar nuevas redes neuronales que funcionen con los mismos principios que AlexNet o GoogleNet, utilizan enormes bases de datos con imágenes, por ejemplo ImageNet (15 millones de imágenes, 22 mil categorías).

Las redes neuronales también se utilizan activamente en los negocios. Por ejemplo, las redes neuronales de autoaprendizaje se utilizan para encontrar estrategias para jugar en los intercambios de divisas. Además, los resultados del funcionamiento de la red ya se utilizan para predecir el valor de las criptomonedas y para evaluar los riesgos de inversión: los algoritmos evalúan miles de transacciones completadas, tanto exitosas como no rentables, y luego, en base a estos datos, se calculan. posibles estrategias comerciales.

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La inteligencia artificial en la medicina comenzó a abordarse hace 40 años, pero fue solo en la década de 2010 cuando la potencia informática permitió analizar datos sobre el curso de las enfermedades de cientos de miles de personas. Por ejemplo, recientemente se entrenó una red neuronal para determinar el riesgo de enfermedad cardíaca de la retina. Se utilizaron imágenes de retina de 300.000 pacientes para el entrenamiento. Con estas imágenes, el algoritmo pudo predecir con bastante precisión la edad del paciente (error: 3 años) para identificar a los pacientes con sobrepeso. La precisión para determinar la enfermedad cardíaca y la enfermedad fue de aproximadamente el 70%. Según los investigadores, la precisión aumentará a medida que los creadores del algoritmo tengan más datos a su disposición para entrenar la red (según estimaciones preliminares, se necesitan otras 300-500,000 imágenes).

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Las redes neuronales también se utilizan en el arte: los desarrolladores de algoritmos siempre han soñado con crear imágenes que parezcan escritas por una persona. Mire algunas imágenes creadas por redes neuronales: si las creaciones de los primeros artistas «informáticos» fueron identificadas de manera única por los amantes del arte, entonces las últimas obras de redes de las obras de los pintores modernos ya no son tan fáciles de distinguir.

Imágenes creadas por redes neuronales. Fuente de la foto: technologyreview.com

Los experimentos han demostrado que las redes neuronales son hasta ahora mediocres y copian la manera de los maestros realistas, así como los clásicos del arte de vanguardia: por ejemplo, los amantes del arte pueden distinguir fácilmente entre las obras de Jackson Pollock y las «creaciones» de Redes neuronales. Pero algunas pinturas modernas de la exposición Art Basel recibieron una calificación más baja por parte de los espectadores que las imágenes creadas por una red neuronal en un estilo similar.

Por lo tanto, las redes neuronales ya reconocen imágenes más rápido que los humanos, diagnostican algunas enfermedades con mayor precisión que los médicos y crean imágenes que atraen a los amantes del arte. Por supuesto, esto está lejos del límite de las capacidades de las redes neuronales.

¿Que sigue?

Actualmente se están desarrollando algoritmos de redes neuronales y los investigadores asumen que en un futuro próximo (10 a 15 años) se ampliará el alcance de su aplicación. Por ejemplo, el desarrollo futuro de la medicina proactiva está asociado con las redes neuronales: el tratamiento comenzará incluso antes de que se enferme. Los científicos predicen que millones de personas transmitirán información sobre su estado de salud actual (presión arterial, bioquímica sanguínea, afecciones de la piel, etc.) a centros de datos y redes neuronales durante las próximas décadas para predecir la probabilidad de enfermedades futuras prescribiendo un tratamiento específico. . En los próximos años, las redes neuronales también pueden ayudar a la agricultura: el análisis de los datos meteorológicos y las condiciones del suelo aumentará los rendimientos. Los optimistas sostienen que en 10-12 años las redes neuronales aprenderán a escribir obras literarias bastante tolerables y usted mismo podrá dar forma a la trama de una obra de arte, elegir un estilo de narración y disfrutar de un texto único.

El tiempo dirá qué predicciones se harán realidad. No hay duda de una cosa: los algoritmos de redes neuronales se desarrollarán constantemente y se seguirán utilizando en las próximas décadas. Esperamos que el uso de la tecnología moderna haga nuestra vida más cómoda y segura.