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 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 a reconocer patrones para tomar decisiones informadas. Al hacerlo, habilitan subcampos de la IA como la visión artificial y el aprendizaje profundo en sectores como la sanidad, las finanzas y los coches autónomos.
Comprender 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 de vanguardia en las funciones de nuestra vida diaria. 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 artificial. ¡Empecemos!
Antes de analizar las redes neuronales en detalle, echemos un vistazo a los perceptrones. Son el tipo más básico de red neuronal y son la base para construir modelos más complejos.
Un perceptrón es un algoritmo lineal de aprendizaje automático utilizado para el aprendizaje supervisado (aprendizaje a partir de datos de entrenamiento etiquetados). También se conoce como red neuronal de una sola capa y se utiliza normalmente para tareas de clasificación binaria que diferencian entre dos clases de datos. Si está intentando visualizar un perceptrón, puede pensar en él como 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 neta y una función de activación.
Así es como funciona:
Los perceptrones juegan 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 se pueden utilizar para tareas avanzadas de visión artificial como la segmentación de instancias y la estimación de pose.
La historia de las redes neuronales se remonta a varias décadas y está llena de investigación y descubrimientos interesantes. Echemos un vistazo más de cerca a algunos de estos eventos clave.
Aquí hay un vistazo rápido a los primeros hitos:
A medida que avanzamos hacia 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 aprendizaje profundo. Facilitó el entrenamiento de redes profundas, ayudando a superar los desafíos con modelos complejos y haciendo que el aprendizaje profundo sea 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 competencia ImageNet (2012). AlexNet, una red neuronal convolucional profunda, fue un gran avance porque mostró lo poderoso que podía ser el aprendizaje profundo para las 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 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 en una tarea para otra) y el aprendizaje autosupervisado, donde los modelos aprenden sin necesidad de datos etiquetados, también están ampliando lo que las redes neuronales pueden hacer.
Ahora que hemos cubierto nuestras bases, comprendamos qué es exactamente una red neuronal. Las redes neuronales son un tipo de modelo de aprendizaje automático que utiliza nodos o neuronas interconectadas 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 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.
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 entre ellas. La capa de entrada recibe datos brutos, 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. Utilizando este proceso, una red neuronal artificial (ANN) puede aprender a realizar tareas de visión artificial como la clasificación de imágenes.
Una vez que hemos comprendido qué son las redes neuronales y cómo funcionan, echemos un vistazo a una aplicación que muestra el potencial de las redes neuronales en la visión artificial.
Las redes neuronales son la base de los modelos de visión artificial como Ultralytics YOLO11 y pueden utilizarse para inspeccionar visualmente líneas eléctricas utilizando 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. Estas líneas a menudo se extienden a través de todo, desde zonas urbanas concurridas hasta paisajes remotos y accidentados. Tradicionalmente, estas inspecciones eran llevadas a cabo por un equipo de tierra. Si bien son eficaces, estos métodos manuales son costosos, requieren mucho tiempo y pueden exponer a los trabajadores a peligros ambientales y eléctricos. Las investigaciones demuestran que el trabajo en líneas de servicios públicos se encuentra entre los diez trabajos más peligrosos en Estados Unidos, con una tasa de mortalidad anual 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 para evitar 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 atención sanitaria y las finanzas hasta los vehículos autónomos y la fabricación, estas redes están impulsando la innovación y transformando las industrias. A medida que continuamos explorando y perfeccionando los modelos de redes neuronales, su potencial para redefinir aún más aspectos de nuestra vida diaria y operaciones comerciales se vuelve cada vez más claro.
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