25 de octubre de 2024
Comprenda cómo las redes neuronales están transformando la tecnología moderna, desde el control de calidad en las cadenas de suministro hasta las inspecciones autónomas de servicios públicos mediante drones.
En las últimas décadas, las redes neur onales se han convertido en los pilares de muchas innovaciones clave de la inteligencia artificial (IA). 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 reconocer patrones para tomar decisiones informadas. De este modo, hacen posibles subcampos de la IA como la visión por ordenador y el aprendizaje profundo en sectores como la sanidad, las finanzas y los coches autónomos.
Entender cómo funciona una red neuronal puede darle una mejor idea de la "caja negra" que es la IA, ayudando a desmitificar cómo funciona la tecnología de vanguardia integrada 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 echaremos un vistazo al papel que desempeñan en las aplicaciones de visión por ordenador. Empecemos.
Antes de hablar en detalle de las redes neuronales, echemos un vistazo a los perceptrones. Son el tipo más básico de red neuronal y constituyen la base para construir modelos más complejos.
Un perceptrón es un algoritmo de aprendizaje automático lineal utilizado para el aprendizaje supervisado (aprendizaje a partir de datos de entrenamiento etiquetados). También se conoce como red neuronal monocapa y se suele utilizar para tareas de clasificación binaria que diferencian entre dos clases de datos. Si intenta visualizar un perceptrón, puede pensar en él como en una única neurona artificial.
Un perceptrón puede recibir varias entradas, combinarlas con pesos, decidir a qué categoría pertenecen y actuar como un simple tomador de decisiones. Consta de cuatro parámetros principales: valores de entrada (también llamados nodos), pesos y sesgos, suma de redes y una función de activación.
Así es como funciona:
Los perceptrones desempeñan un papel importante para ayudarnos a comprender los fundamentos de la visión por ordenador. Son la base de las redes neuronales avanzadas. A diferencia de los perceptrones, las redes neuronales no se limitan 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 resultados tanto binarios como continuos. Por ejemplo, las redes neuronales pueden utilizarse para tareas avanzadas de visión por ordenador, como la segmentación de instancias y la estimación de poses.
La historia de las redes neuronales se remonta a varias décadas atrás y está repleta de investigaciones y descubrimientos interesantes. Echemos un vistazo más de cerca a algunos de estos acontecimientos clave.
He aquí un rápido vistazo a los primeros hitos:
A medida que nos adentrábamos en el siglo XXI, la investigación sobre redes neuronales despegó, dando 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, ayudando a superar los retos que plantean los modelos complejos y haciendo que el aprendizaje profundo fuera más práctico y eficaz.
Posteriormente, en la década de 2010, la investigación se aceleró rápidamente debido al auge de los macrodatos y la computación paralela. Uno de los hitos de esta época fue la victoria de AlexNet en el concurso ImageNet (2012). AlexNet, una red neuronal convolucional profunda, supuso un gran avance porque demostró lo potente que podía ser el aprendizaje profundo para tareas de visión por ordenador, como el reconocimiento preciso de imágenes. Ayudó a desencadenar el rápido crecimiento de la IA en el reconocimiento visual.
Hoy en día, las redes neuronales evolucionan con innovaciones como los transformadores, ideales para comprender secuencias, y las redes neuronales gráficas, que funcionan bien con relaciones complejas en los datos. Técnicas como el aprendizaje por transferencia -utilizar un modelo entrenado en una tarea para otra- y elaprendizaje autosupervisado, en el que los modelos aprenden sin necesidad de datos etiquetados, también están ampliando lo que pueden hacer las redes neuronales.
Ahora que hemos cubierto nuestras bases, entendamos qué es exactamente 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 que se asemeja a un cerebro humano. Estos nodos o neuronas procesan y aprenden de los datos, 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 da la capacidad de abordar con mayor precisión problemas complejos, como el reconocimiento facial.
Las redes neuronales están formadas por múltiples procesadores que trabajan en paralelo, organizados en capas. Constan de una capa de entrada, una capa de salida y varias capas ocultas intermedias. La capa de entrada recibe los datos en bruto, de forma similar a como nuestros nervios ópticos captan la información visual.
Cada capa pasa su salida a la siguiente, en lugar de trabajar directamente con la entrada original, de forma parecida a como las neuronas del cerebro envían señales de una a otra. La última capa produce la salida de la red. Mediante este proceso, una red neuronal artificial (RNA) puede aprender a realizar tareas de visión por ordenador como la clasificación de imágenes.
Una vez entendido qué son las redes neuronales y cómo funcionan, veamos una aplicación que muestra el potencial de las redes neuronales en visión por ordenador.
Las redes neuronales constituyen la base de modelos de visión por ordenador como Ultralytics YOLO11 y pueden utilizarse para inspeccionar visualmente líneas eléctricas mediante drones. El sector de los servicios públicos se enfrenta a retos logísticos a la hora de inspeccionar y mantener sus extensas redes de líneas eléctricas. A menudo, estas líneas se extienden por zonas urbanas muy transitadas o por parajes remotos y escarpados. Tradicionalmente, estas inspecciones las realizaba un equipo de tierra. Aunque eficaces, estos métodos manuales son costosos, requieren mucho tiempo y pueden exponer a los trabajadores a riesgos ambientales y eléctricos. Las investigaciones demuestran que el trabajo en líneas de servicios públicos se encuentra entre los diez empleos más peligrosos de Estados Unidos, con una tasa anual de víctimas mortales de 30 a 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 de vanguardia permite a los drones volar distancias más largas sin necesidad de cambiar la batería con frecuencia durante las inspecciones. Muchos drones vienen ahora integrados con IA y cuentan con funciones automatizadas de evitación de obstáculos y mejores capacidades de detección de averías. Estas características les permiten inspeccionar zonas abarrotadas con muchas líneas eléctricas y capturar imágenes de alta calidad desde mayores distancias. Muchos países están adoptando el uso de drones y la visión por ordenador para las tareas de inspección de líneas eléctricas. Por ejemplo, en Estonia, el 100% de las inspecciones de líneas eléctricas se realizan con este tipo de drones.
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 informadas utilizando lo que han aprendido. Desde la sanidad y las finanzas hasta los vehículos autónomos y la fabricación, estas redes están impulsando la innovación y transformando 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 nuestras operaciones empresariales se hace cada vez más evidente.
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