Los 4 beneficios que surgen de implementar las redes neuronales artificiales

Los 4 beneficios que surgen de implementar las redes neuronales artificiales

El Big Data y la inteligencia artificial tienen su origen en estos sistemas capaces de simular la complejidad del cerebro humano

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Las redes neuronales artificiales han sido durante muchos años el paradigma a seguir para la implementación de soluciones asistidas por sistemas de ordenadores. Sin embargo, con el devenir de la inteligencia artificial y la computación cognitiva, el concepto ha quedado un poco olvidado. Pero, gracias a su enorme capacidad para dar significado a la complejidad de los datos, siempre serán protagonistas influyentes en la ciencia y la tecnología.

Un modelo que imite la complejidad de nuestro cerebro

La ciencia y la tecnología han perseguido desde sus inicios un objetivo complejo: reproducir el funcionamiento del cerebro humano mediante máquinas adaptadas. Incluso, durante los últimos 60 años, esta idea se trasladó a los ordenadores.

Redes neuronales artificiales

El fin último de este modelo es imitar el funcionamiento de las redes neuronales de los organismos vivos, mediante complejos sistemas ideados para crear nodos interconectados entre sí, que cuenten con la capacidad de “aprender” el conocimiento adquirido. En efecto, este concepto dio las pautas necesarias para el desarrollo de tecnologías muy aplicadas en la actualidad, gracias al enfoque de la inteligencia artificial.

O sea, el elemento clave de una red neuronal artificial es la estructura novedosa de su sistema de procesamiento de información. Esta estructura consta de un gran número de elementos de procesamiento altamente interconectados que trabajan al unísono para resolver problemas específicos. Así, se configuran para una aplicación específica como el reconocimiento de patrones a través de un proceso de aprendizaje.

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Por consiguiente, estos modelos pueden aplicarse a un número creciente de problemas del mundo real de considerable complejidad, como dotar a un ordenador para que genere automáticamente los pies de fotografías utilizando el reconocimiento de objetos. También, fueron utilizadas por Google para determinar con precisión el número de las calles que se obtuvieron con las fotografías de los coches de su servicio Street View.

Cuatro beneficios de las redes neuronales artificiales

Según un artículo publicado en la fuente de noticias Linkedin Pulse, las redes neuronales artificiales podrían proveer específicamente cuatro beneficios derivados de su aplicación y que desarrollamos a continuación.

Beneficios de aplicar las redes neuronales artificiales

Aprendizaje orgánico: estos complejos modelos tienen la capacidad de aprender orgánicamente. Es decir, no solo analizan una gran cantidad de datos (Big Data) a través de sistemas expertos, sino también son capaces de generalizarlos a partir de un patrón determinado. Esta capacidad es valiosa para la robótica y los sistemas de reconocimiento de patrones.

La no linealidad del procesamiento de datos: los sistemas no lineales tienen la capacidad de encontrar atajos a soluciones computacionales extremadamente caras. Por ejemplo, la no linealidad en estas redes permite obtener soluciones específicas para aplicar en modelos de negocios con requerimiento de grandes cantidades de datos.

Tolerancia de fallos en gran cantidad de niveles: las redes neuronales artificiales tienen el potencial y la habilidad para responder airosamente a fallos inesperados en sus estructuras. Así, pueden aprender a reconocer patrones con ruido, distorsionados o incompletos e incluso, seguir realizando su función (con cierta degradación) aunque se destruya parte de la red.

Las redes neuronales artificiales y sus beneficios

Reparación automática: No solo son capaces de funcionar a pesar de un desperfecto, sino también cuentan con la capacidad de regenerar grandes cantidades de datos por inferencia y ayudar a detectar los sectores dañados. Indudablemente, esta característica es notable para aquellos sistemas que necesitan informar el estado actual de un sistema y sus posibles complicaciones, incluida la funcionalidad de auto-depuración y diagnóstico de la red.

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Finalmente, los investigadores y científicos seguirán trabajando durante los próximos años para mejorar significativamente el rendimiento de los sistemas de redes neuronales artificiales, que posibilite mejores aplicaciones e innovaciones tecnológicas con el objetivo de brindar una mejor respuesta a la complejidad de los problemas.

¿Qué pensáis? ¿Qué otras aplicaciones consideráis que pueden tener las redes neuronales? No olvidéis dejar vuestras impresiones a través de los comentarios.