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 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, impulsan subcampos de la IA como la visión artificial y el aprendizaje profundo en sectores como la sanidad, las finanzas y los coches autónomos.

Entender cómo funciona una red neuronal puede ayudarte a comprender mejor la «caja negra» que es la IA y a desmitificar la integración de la tecnología más avanzada en nuestra vida cotidiana. En este artículo, veremos 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!

¿Qué es un perceptrón en IA?#

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 crear modelos más complejos.

Un perceptrón es un algoritmo lineal de aprendizaje automático que se utiliza para el aprendizaje supervisado (aprendizaje a partir de datos de entrenamiento etiquetados). También se conoce como red neuronal de una sola capa y suele utilizarse en tareas de clasificación binaria que diferencian entre dos clases de datos. Si quieres 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 sistema de toma de decisiones. Consta de cuatro componentes principales: valores de entrada (también llamados nodos), pesos y sesgos, suma neta y una función de activación.

Así es como funciona:

• Entradas y pesos: imagina que tienes varios datos (entradas), cada uno con un peso que indica su importancia. Además, el sesgo ayuda al perceptrón a tomar decisiones con mayor flexibilidad.
• Cálculo de la suma ponderada: el perceptrón multiplica cada entrada por su peso y luego lo suma todo, incluido el sesgo, para obtener una suma ponderada.
• Toma de decisiones: después, el perceptrón utiliza una función de activación para determinar el resultado final. Esta función 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 devuelve uno si la suma ponderada supera un umbral determinado, y cero si no lo supera. Así, la entrada ponderada se convierte en una decisión de sí o no.
• Aprendizaje y mejora: 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. Esquema general de un perceptrón. fuente: indiantechwarrior.com

El papel de los perceptrones en la visión artificial#

Los perceptrones desempeñan un papel importante para ayudarnos a comprender los fundamentos 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 varias capas de perceptrones interconectados, lo que les permite aprender patrones no lineales complejos. Las redes neuronales pueden realizar tareas más avanzadas y generar resultados tanto binarios como continuos. Por ejemplo, pueden utilizarse para tareas avanzadas de visión artificial, como la segmentación de instancias y la estimación de 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 llena de investigaciones y descubrimientos interesantes. Echemos un vistazo más de cerca a algunos de los 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 propuso el concepto de retropropagación (un método de entrenamiento que ayuda a una red neuronal a aprender minimizando la diferencia entre los resultados previstos y los 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 analiza 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 largo y corto plazo (LSTM), que se ha vuelto esencial para tareas que implican la predicción de secuencias.

Fig. 3 La evolución de las redes neuronales.

Con la llegada del siglo XXI, la investigación sobre redes neuronales despegó y propició 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 retos de los modelos complejos y volvió el aprendizaje profundo más práctico y eficaz.

Después, en la década de 2010, la investigación se aceleró rápidamente gracias al auge de los macrodatos y la computación paralela. Uno de los hitos de esta época fue la victoria de AlexNet en la competición ImageNet (2012). AlexNet, una red neuronal convolucional profunda, supuso un gran avance porque demostró el potencial del aprendizaje profundo en tareas de visión artificial, como la clasificación precisa de imágenes. Contribuyó a impulsar el rápido crecimiento de la IA en el reconocimiento visual.

Hoy en día, las redes neuronales evolucionan con nuevas innovaciones como los transformers, que son 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 —usar un modelo entrenado para una tarea en otra— y el aprendizaje autosupervisado, en el que los modelos aprenden sin necesitar datos etiquetados, también amplían las posibilidades de las redes neuronales.

Entender las redes neuronales: conceptos básicos#

Ahora que hemos repasado los conceptos básicos, veamos 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 por capas que se asemeja al 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 adaptables, por lo que pueden aprender de sus errores y mejorar con el tiempo. Esto les permite abordar con mayor precisión problemas complejos, como el reconocimiento facial.

Fig. 4 Una red neuronal.

Las redes neuronales están formadas por varios procesadores que trabajan en paralelo y se organizan en capas. Constan de una capa de entrada, una capa de salida y varias capas ocultas entre ambas. 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 parecida a como las neuronas del cerebro se envían señales entre sí. La capa final genera la salida de la red. Mediante este proceso, una red neuronal artificial (RNA) 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 ya entendemos qué son las redes neuronales y cómo funcionan, veamos una aplicación que demuestra 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 retos logísticos para inspeccionar y mantener sus extensas redes de líneas eléctricas. Estas líneas suelen atravesar desde zonas urbanas concurridas hasta paisajes remotos y agrestes. Tradicionalmente, estas inspecciones las realizaban equipos sobre el terreno. Aunque eficaces, estos métodos manuales son costosos, requieren mucho tiempo y pueden exponer a los trabajadores a peligros ambientales y eléctricos. Las investigaciones muestran que los trabajos en líneas de servicios públicos están entre los diez 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. Los drones más modernos pueden recorrer distancias mayores sin necesidad de cambiar las baterías con frecuencia durante las inspecciones. Muchos drones ya incorporan IA y cuentan con funciones automatizadas para evitar obstáculos y detectar fallos con mayor eficacia. Estas funciones les permiten inspeccionar zonas concurridas con muchas líneas eléctricas y capturar imágenes de alta calidad desde más lejos. Muchos países están adoptando el uso de drones y visión artificial para inspeccionar líneas eléctricas. Por ejemplo, en Estonia, el 100 % de las inspecciones de líneas eléctricas se realizan con estos drones. Se pueden utilizar conjuntos de datos públicos como TTPLA, que anota torres de transmisión y líneas eléctricas en imágenes aéreas, para entrenar estos modelos.

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

Conclusiones clave#

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

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