Perceptrones y redes neuronales: principios básicos de la visión artificial

Durante las últimas décadas, las redes neuronales se han convertido en los elementos fundamentales de muchas innovaciones clave de la inteligencia artificial (AI). Las redes neuronales son modelos computacionales que intentan imitar las complejas funciones del cerebro humano. Ayudan a las máquinas a aprender de los datos y a reconocer patrones para tomar decisiones fundamentadas. De este modo, permiten desarrollar subcampos de la AI como la visión artificial y el aprendizaje profundo en sectores como la sanidad, las finanzas y los vehículos autónomos.

Entender cómo funciona una red neuronal puede darte una idea más clara de la «caja negra» que es la AI y ayudarte a desmitificar cómo se integra la tecnología más avanzada en nuestra vida cotidiana. En este artículo, exploraremos qué son las redes neuronales, cómo funcionan y cómo han evolucionado a lo largo de los años. También veremos el papel que desempeñan en las aplicaciones de visión artificial. ¡Empecemos!

¿Qué es un perceptrón en la AI?#

Antes de hablar de las redes neuronales en detalle, echemos un vistazo a los perceptrones. Son el tipo más básico de red neuronal y constituyen la base para crear modelos más complejos.

Un perceptrón es un algoritmo lineal de aprendizaje automático que se utiliza para el aprendizaje supervisado (aprender de datos de entrenamiento etiquetados). También se conoce como red neuronal de una sola capa y normalmente se utiliza para tareas de clasificación binaria que distinguen entre dos clases de datos. Si intentas visualizar un perceptrón, puedes imaginarlo como una única neurona artificial.

Fig. 1. Un perceptrón es una única neurona artificial.

Cómo funciona un perceptrón#

Un perceptrón puede recibir varias entradas, combinarlas con pesos, decidir a qué categoría pertenecen y actuar como un sencillo tomador de decisiones. Consta de cuatro parámetros principales: valores de entrada (también llamados nodos), pesos y sesgos, suma neta y una función de activación.

Así es como funciona:

• Entradas y pesos: Supongamos que tienes varios datos (entradas) y que cada uno tiene un peso que indica su importancia. Además, el sesgo ayuda al perceptrón a ser más flexible al tomar decisiones.
• Cálculo de la suma ponderada: El perceptrón multiplica cada entrada por su peso y después lo suma todo, incluido el sesgo, para obtener una suma ponderada.
• Tomar una decisión: A continuación, el perceptrón utiliza una función de activación para determinar la salida final. Toma la suma ponderada y decide si el perceptrón debe activarse o no. En el caso más sencillo, la función de activación es una función escalón que produce una salida de uno si la suma ponderada supera un umbral determinado, y de cero si no lo supera. Así, la entrada ponderada se convierte en una decisión de sí o no.
• Aprender y mejorar: Si el perceptrón comete un error, ajusta los pesos para intentar mejorar la próxima vez. Este proceso ayuda al modelo a aprender de sus errores.

Fig. 2. Descripción general de un perceptrón. fuente: indiantechwarrior.com

El papel de los perceptrones en la visión artificial#

Los perceptrones desempeñan un papel importante a la hora de ayudarnos a entender los fundamentos de la visión artificial. Son la base de las redes neuronales avanzadas. A diferencia de los perceptrones, las redes neuronales no están limitadas a una sola capa. Están formadas por múltiples capas de perceptrones interconectados, lo que les permite aprender patrones no lineales complejos. Las redes neuronales pueden realizar tareas más avanzadas y producir salidas tanto binarias como continuas. Por ejemplo, pueden utilizarse para tareas avanzadas de visión artificial, como la segmentación de instancias y la estimación de la pose.

La evolución de la tecnología de visión artificial a partir de las redes neuronales#

La historia de las redes neuronales se remonta a varias décadas y está repleta de investigaciones y descubrimientos interesantes. Veamos más de cerca algunos de estos acontecimientos clave.

Estos son algunos de los primeros hitos:

• Década de 1940: Warren McCulloch y Walter Pitts desarrollaron un circuito sencillo para imitar el funcionamiento del cerebro.
• 1958: Rosenblatt presentó el perceptrón.
• Década de 1970: Paul Werbos ideó el concepto de retropropagación (un método de entrenamiento que ayuda a una red neuronal a aprender minimizando la diferencia entre las salidas predichas y las reales). La retropropagación hizo posible entrenar redes neuronales multicapa y allanó el camino para el aprendizaje profundo.
• Década de 1980: Investigadores como Geoffrey Hinton y Yann LeCun estudiaron el conexionismo, que trata sobre cómo las redes de unidades interconectadas pueden formar procesos cognitivos. Su trabajo sentó las bases de las redes neuronales modernas.
• Década de 1990: Jürgen Schmidhuber y Sepp Hochreiter propusieron la red de memoria a corto y largo plazo (LSTM), que se ha vuelto esencial para las tareas relacionadas con la predicción de secuencias.

Fig. 3. La evolución de las redes neuronales.

Al adentrarnos en el siglo XXI, la investigación sobre redes neuronales despegó y dio lugar a avances aún mayores. En la década de 2000, el trabajo de Hinton sobre las máquinas de Boltzmann restringidas —un tipo de red neuronal que encuentra patrones en los datos— desempeñó un papel clave en el avance del aprendizaje profundo. Facilitó el entrenamiento de redes profundas, ayudó a superar los desafíos de los modelos complejos y logró que el aprendizaje profundo fuera más práctico y eficaz.

Después, en la década de 2010, la investigación se aceleró rápidamente debido al auge de los macrodatos y la computación paralela. Un acontecimiento destacado de este periodo fue la victoria de AlexNet en la competición de ImageNet (2012). AlexNet, una red neuronal convolucional profunda, supuso un gran avance porque demostró el potencial del aprendizaje profundo para las tareas de visión artificial, como el reconocimiento preciso de imágenes. Contribuyó a impulsar el rápido crecimiento de la AI en el reconocimiento visual.

Hoy en día, las redes neuronales evolucionan con nuevas innovaciones, como los transformers, excelentes para comprender secuencias, y las redes neuronales de grafos, que funcionan bien con relaciones complejas en los datos. Técnicas como el aprendizaje por transferencia —utilizar un modelo entrenado para una tarea en otra— y el aprendizaje supervisado por sí mismo, en el que los modelos aprenden sin necesitar datos etiquetados, también están ampliando las capacidades de las redes neuronales.

Entender las redes neuronales: conceptos básicos#

Ahora que hemos establecido las bases, entendamos exactamente qué es una red neuronal. Las redes neuronales son un tipo de modelo de aprendizaje automático que utiliza nodos o neuronas interconectados en una estructura en capas similar a la del cerebro humano. Estos nodos o neuronas procesan datos y aprenden de ellos, lo que les permite realizar tareas como el reconocimiento de patrones. Además, las redes neuronales son adaptativas, por lo que pueden aprender de sus errores y mejorar con el tiempo. Esto les permite abordar problemas complejos, como el reconocimiento facial, con mayor precisión.

Fig. 4. Una red neuronal.

Las redes neuronales están formadas por múltiples procesadores que trabajan en paralelo y están organizados en capas. Constan de una capa de entrada, una capa de salida y varias capas ocultas intermedias. La capa de entrada recibe datos sin procesar, de forma similar a como nuestros nervios ópticos reciben información visual.

Cada capa pasa su salida a la siguiente, en lugar de trabajar directamente con la entrada original, de forma muy parecida a como las neuronas del cerebro envían señales de una a otra. La capa final produce la salida de la red. Mediante este proceso, una red neuronal artificial (ANN) puede aprender a realizar tareas de visión artificial, como la clasificación de imágenes.

Una aplicación industrial de las redes neuronales en la visión artificial#

Ahora que hemos entendido qué son las redes neuronales y cómo funcionan, veamos una aplicación que muestra su potencial en la visión artificial.

Inspección de líneas eléctricas en el sector energético#

Las redes neuronales son la base de modelos de visión artificial como Ultralytics YOLO11 y pueden utilizarse para inspeccionar visualmente líneas eléctricas mediante drones. El sector de los servicios públicos se enfrenta a desafíos logísticos a la hora de inspeccionar y mantener sus extensas redes de líneas eléctricas. Estas líneas suelen extenderse desde zonas urbanas concurridas hasta paisajes remotos y accidentados. Tradicionalmente, estas inspecciones las realizaba un equipo sobre el terreno. Aunque eficaces, estos métodos manuales son costosos, requieren mucho tiempo y pueden exponer a los trabajadores a peligros medioambientales y eléctricos. Las investigaciones muestran que el trabajo en líneas eléctricas se encuentra entre los diez empleos más peligrosos de Estados Unidos, con una tasa anual de mortalidad de entre 30 y 50 trabajadores por cada 100 000.

Sin embargo, la tecnología de inspección con drones puede hacer que las inspecciones aéreas sean una opción más práctica y rentable. La tecnología más avanzada permite a los drones volar distancias mayores sin necesidad de cambiar las baterías con frecuencia durante las inspecciones. Muchos drones ya incorporan AI y cuentan con funciones automatizadas para evitar obstáculos y mejores capacidades de detección de fallos. Estas funciones les permiten inspeccionar zonas congestionadas con muchas líneas eléctricas y capturar imágenes de alta calidad desde mayores distancias. Muchos países están adoptando el uso de drones y la visión artificial para las tareas de inspección de líneas eléctricas. Por ejemplo, en Estonia, el 100 % de todas las inspecciones de líneas eléctricas se realizan con este tipo de drones.

Fig. 5. Un técnico utiliza drones y herramientas de AI para inspeccionar líneas eléctricas (imagen de la izquierda) y el dron que está manejando (imagen de la derecha) (suasnews).

Conclusiones clave#

Las redes neuronales han recorrido un largo camino desde la investigación hasta las aplicaciones y se han convertido en una parte importante de los avances tecnológicos modernos. Permiten a las máquinas aprender, reconocer patrones y tomar decisiones fundamentadas utilizando lo que han aprendido. Desde la sanidad y las finanzas hasta los vehículos autónomos y la fabricación, estas redes impulsan la innovación y transforman las industrias. A medida que seguimos explorando y perfeccionando los modelos de redes neuronales, su potencial para redefinir aún más aspectos de nuestra vida cotidiana y de las operaciones empresariales resulta cada vez más evidente.

Para obtener más información, visita nuestro repositorio de GitHub y participa en nuestra comunidad. Descubre aplicaciones de AI en la fabricación y la agricultura en nuestras páginas de soluciones. 🚀