Redes Neuronales Explicadas: Cómo Imitan el Cerebro para Resolver Problemas Complejos

¿Qué son las redes neuronales?

Las redes neuronales artificiales son un modelo inspirado en el funcionamiento del cerebro humano. Está formado por un conjunto de nodos conocidos como neuronas artificiales que están conectadas y transmiten señales entre sí. Estas señales se transmiten desde la entrada para generar una salida.

¿Cuál es el propósito de las redes neuronales?

El objetivo principal de este modelo es aprender modificándose automáticamente para poder realizar tareas complejas que no podrían hacerse mediante la programación clásica basada en reglas. De esta forma se pueden automatizar funciones que inicialmente solo podían ser realizadas por personas.

¿Cómo funcionan las redes neuronales?

Como se mencionó, el funcionamiento de las redes se asemeja al del cerebro humano. Las redes reciben una serie de valores de entrada y cada una de estas entradas llega a un nodo llamado neurona. Las neuronas de la red están a su vez agrupadas en capas que forman la red neuronal. Cada una de las neuronas de la red tiene un peso, un valor numérico, que modifica la entrada recibida. Los nuevos valores obtenidos salen de las neuronas y continúan su camino a través de la red. Esta operación se puede ver esquemáticamente en la siguiente imagen.

Una vez alcanzado el final de la red, se obtiene una salida que será la predicción calculada por la red. Cuantas más capas tenga la red y más compleja sea, más complejas serán también las funciones que puede realizar.

Entrenamiento de redes neuronales. Retropropagación o backpropagation

Para que una red neuronal realice las funciones deseadas, es necesario entrenarla. El entrenamiento de una red neuronal se lleva a cabo modificando los pesos de sus neuronas para que pueda extraer los resultados deseados. Para ello, se introducen datos de entrenamiento en la red, y dependiendo del resultado obtenido, los pesos de las neuronas se modifican según el error obtenido y según cuánto ha contribuido cada neurona a dicho resultado. Este método se conoce como Retropropagación o backpropagation. Con este método es posible que la red aprenda, obteniendo un modelo capaz de obtener resultados muy acertados incluso con datos muy diferentes a los que se han usado durante su entrenamiento.

Aunque actualmente su uso se ha popularizado, las redes neuronales existen desde los años 50. Sin embargo, la baja potencia de los equipos de aquella época y la ausencia de algoritmos que permitieran a las redes aprender de forma eficiente hizo que dejaran de usarse. Ha sido posteriormente, gracias a la creación del algoritmo de Backpropagation, el uso de GPUs que permiten grandes optimizaciones para este tipo de cálculos y la mayor cantidad de datos disponibles para entrenamiento, cuando las redes neuronales han resurgido y cobrado protagonismo en diversos campos. Gracias a estas mejoras, ha sido posible la aparición del Deep Learning, que se basa en el uso de redes neuronales profundas, es decir, redes formadas por un gran número de capas para tareas complejas.

Funciones de las redes neuronales

El alcance de las funciones de las redes neuronales es muy amplio, debido a su funcionamiento, son capaces de aproximar cualquier función existente con suficiente entrenamiento. Principalmente las redes neuronales se utilizan para tareas de predicción y clasificación. Su rango de acción es amplio y muy útil hoy en día, no solo se usarán para aplicaciones de Industria 4.0 (reconocimiento de piezas y defectos que no se hayan introducido previamente, por ejemplo), sino que se usan en otras áreas como la economía, en la que pueden ayudar a predecir cuánto variarán los precios a lo largo de los años, o incluso en medicina donde son útiles para diagnosticar diversos problemas de salud.

Las redes neuronales se han convertido en una pieza clave para el desarrollo de la Inteligencia Artificial, es uno de los principales campos de investigación y el que evoluciona con el tiempo, ofreciendo soluciones cada vez más complejas y eficientes.

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