Las redes neuronales artificiales son un modelo inspirado en el funcionamiento cerebral, en donde las neuronas interactúan entre sí para transmitir señales.
Las Redes Neuronales Artificiales son sistemas de información cuyo funcionamiento está inspirado en redes neuronales biológicas. Hace parte de un conjunto de procesamiento llamado nodo o neuronas conectadas a través de un valor numérico modificable conocido como peso.
Este tipo de redes están volviendo a ser tendencia debido a los diferentes logros que están consiguiendo. Un ejemplo reciente es Google, quien logró superar su propio reCAPTCHA, (sistema que utiliza Google para detectar tráfico procedente de programas automatizados o bots), usando redes neuronales y generando metas e ideas impresionantes al lograr reproducir el funcionamiento de un cerebro humano con un ordenador.
El funcionamiento de las redes neuronales se asemeja al de un cerebro humano. Las RNA reciben un valor de entrada para luego llegar hasta un nodo que es llamado neurona, cada una posee un peso (valor numérico) con el cual se logra modificar la entrada recibida.
¿Se avecina una época dorada para las redes neuronales?
Este tipo de redes no son algo nuevo. Entre las décadas de los 40 y 50 se empezaron a publicar los primeros conceptos, pero no lograron tener el éxito esperado ya que se necesitaba una cantidad importante de recursos de un ordenador para lograr entrenar y ejecutar una red neuronal con resultados positivos. En este proceso intervinieron investigadores de áreas como la ingeniería electrónica, fisiología, neurociencia, matemáticas, ciencias de la computación y psicología.
En los últimos años hemos visto cómo, gracias a los avances tecnológicos de las GPUs (unidades de procesamiento gráfico) de los ordenadores, se han logrado grandes desarrollos en este tipo de redes en un menor tiempo.
Empresas como Google lograron que se reconociera un 96 % del número de calles a través de su sistema Street View, esto debido a los avances de las redes neuronales.
Las redes neuronales no solo son utilizadas en la Industria 4.0, también se usan en áreas como la economía, para predecir las variaciones de los precios a lo largo de los años, o la medicina, en donde esta tecnología contribuye al diagnóstico temprano de distintos problemas de salud.
