Perceptrones y redes neuronales: Principios básicos de la visión artificial

Durante las últimas décadas, las redes neuronales se han convertido en los pilares de muchas innovaciones clave en inteligencia artificial (IA). Las redes neuronales son modelos computacionales que intentan imitar las funciones complejas del cerebro humano. Ayudan a las máquinas a aprender de los datos y a reconocer patrones para tomar decisiones informadas. Al hacerlo, permiten que subcampos de la IA como la visión artificial y el deep learning avancen en sectores como la sanidad, las finanzas y los coches autónomos.

Entender cómo funciona una red neuronal puede darte una mejor idea de la "caja negra" que es la IA, ayudando a desmitificar cómo se integra la tecnología punta 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 analizaremos el papel que desempeñan en las aplicaciones de visión artificial. ¡Empecemos!

Link to this section¿Qué es un perceptrón en IA?#

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 machine learning utilizado para el aprendizaje supervisado (aprender de datos de entrenamiento etiquetados). También se conoce como red neuronal de una sola capa y suele utilizarse para tareas de clasificación binaria que diferencian entre dos clases de datos. Si intentas visualizar un perceptrón, puedes pensar en él como una única neurona artificial.

Fig 1. Un perceptrón es una única neurona artificial.

Link to this sectionEntender cómo funciona un perceptrón#

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 neta y una función de activación.

Así es como funciona:

• Entradas y pesos: Digamos que tienes varios datos (entradas) y cada uno tiene un peso que indica su importancia. Además de esto, el sesgo ayuda al perceptrón a ser más flexible a la hora de tomar decisiones.
• Cálculo de la suma ponderada: El perceptrón multiplica cada entrada por su peso y, a continuación, suma todo, incluido el sesgo, para obtener una suma ponderada.
• Toma de decisiones: Después, 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 da una salida de uno si la suma ponderada está por encima de un determinado umbral, y cero si no lo está. Por tanto, 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. Una visión general de un perceptrón. fuente: indiantechwarrior.com

Link to this sectionEl papel de los perceptrones en la visión artificial#

Los perceptrones desempeñan un papel importante para ayudarnos a comprender los conceptos básicos de la visión artificial. 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 manejar tareas más avanzadas y producir salidas tanto binarias como continuas. Por ejemplo, las redes neuronales pueden utilizarse para tareas avanzadas de visión artificial como la segmentación de instancias y la estimación de pose.

Link to this sectionLa evolución de la tecnología de visión artificial a partir de las redes neuronales#

La historia de las redes neuronales se remonta a varias décadas atrás y está llena de investigaciones y descubrimientos interesantes. Echemos un vistazo más de cerca a algunos de estos acontecimientos clave.

Aquí tienes un rápido vistazo a los primeros hitos:

• Años 40: Warren McCulloch y Walter Pitts desarrollaron un circuito sencillo para imitar cómo funciona el cerebro.
• 1958: Rosenblatt introdujo el perceptrón.
• Años 70: Paul Werbos propuso el concepto de retropropagación (un método de entrenamiento que ayuda a una red neuronal a aprender minimizando la diferencia entre los resultados predichos y los reales). La retropropagación hizo posible entrenar redes neuronales multicapa y allanó el camino para el deep learning.
• Años 80: 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.
• Años 90: Jürgen Schmidhuber y Sepp Hochreiter propusieron la red de memoria a corto y largo plazo (LSTM), que se ha vuelto esencial para tareas que implican predicción de secuencias.

Fig 3. La evolución de las redes neuronales.

Al entrar en el siglo XXI, la investigación sobre redes neuronales despegó, lo que condujo 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 deep learning. Facilitó el entrenamiento de redes profundas, ayudando a superar los retos de los modelos complejos y haciendo que el deep learning fuera más práctico y eficaz.

Luego, en la década de 2010, la investigación se aceleró rápidamente debido al auge del big data y la computación paralela. Un punto culminante durante este tiempo fue la victoria de AlexNet en la competición 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 artificial, como reconocer imágenes con precisión. Ayudó a impulsar el rápido crecimiento de la IA en el reconocimiento visual.

Hoy en día, las redes neuronales están evolucionando con nuevas innovaciones como los transformers, que son excelentes para entender 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 en una tarea para otra- y el aprendizaje auto-supervisado, donde los modelos aprenden sin necesidad de datos etiquetados, también están ampliando lo que pueden hacer las redes neuronales.

Link to this sectionEntender las redes neuronales: los fundamentos#

Ahora que hemos cubierto lo básico, vamos a entender qué es exactamente una red neuronal. Las redes neuronales son un tipo de modelo de machine learning que utiliza nodos o neuronas interconectados en una estructura por capas que se asemeja a un cerebro humano. Estos nodos o neuronas procesan y aprenden de los datos, haciendo posible que realicen tareas como el reconocimiento de patrones. Además, las redes neuronales son adaptables, por lo que pueden aprender de sus errores y mejorar con el tiempo. Esto les da la capacidad de 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, organizados en capas. Constan de una capa de entrada, una capa de salida y varias capas ocultas en medio. La capa de entrada recibe datos brutos, de forma similar a como nuestros nervios ópticos reciben información visual.

Cada capa pasa entonces 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.

Link to this sectionUna aplicación industrial de las redes neuronales en la visión artificial#

Tras haber comprendido qué son las redes neuronales y cómo funcionan, echemos un vistazo a una aplicación que demuestra el potencial de las redes neuronales en la visión artificial.

Link to this sectionInspección de líneas eléctricas en el sector energético#

Las redes neuronales constituyen la base de modelos de visión artificial como Ultralytics YOLO11 y pueden utilizarse para inspeccionar visualmente líneas eléctricas mediante drones. La industria de los servicios públicos se enfrenta a retos logísticos a la hora de inspeccionar y mantener sus extensas redes de líneas eléctricas. Estas líneas suelen extenderse a través de todo tipo de lugares, desde zonas urbanas concurridas hasta paisajes escarpados remotos. Tradicionalmente, estas inspecciones las realizaba un equipo de tierra. Aunque son eficaces, estos métodos manuales son costosos, consumen mucho tiempo y pueden exponer a los trabajadores a riesgos ambientales y eléctricos. Las investigaciones demuestran que el trabajo en líneas eléctricas es uno de los diez trabajos más peligrosos de Estados Unidos, con una tasa anual de mortalidad de 30 a 50 trabajadores por cada 100.000.

Sin embargo, la tecnología de inspección por drones puede hacer que las inspecciones aéreas sean una opción más práctica y rentable. La tecnología punta permite a los drones volar distancias más largas sin necesidad de cambiar las baterías con frecuencia durante las inspecciones. Muchos drones vienen ahora integrados con IA y tienen funciones automatizadas para evitar obstáculos y mejores capacidades de detección de fallos. Estas características les permiten inspeccionar zonas concurridas con muchas líneas eléctricas y capturar imágenes de alta calidad desde mayores distancias. Muchos países están adoptando el uso de drones y visión artificial para tareas de inspección de líneas eléctricas. Por ejemplo, en Estonia, el 100% de todas las inspecciones de líneas eléctricas las realizan estos drones.

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

Link to this sectionConclusiones 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 informadas 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 nuestras operaciones empresariales se vuelve cada vez más claro.

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