28 de febrero de 2011

Ordenadores nerviosos


Las redes neuronales artificiales no son mas que un procesamiento inspirado en el funcionamiento de las neuronas, del sistema nervioso animal, inspirado en nuestro sistema nervioso. Es un sistema de interconexión de neuronas en una red cuyo fin es producir un estímulo de salida, una respuesta. Nuestro sistema nervioso tiene un funcionamiento simple, el impulso nervioso dentro de las neuronas se transmite mediante la bomba sodio/potasio, esto es, una simple molécula que varía la carga eléctrica de las neuronas, intercambiando átomos de sodio por átomos de potasio para que pase el estímulo, es decir, para que puedas mover el brazo, y después, esta molécula vuelve a poner todo en su sitio, los sodios vuelven a donde estaban y los potasios también y el intercambio de información entre neuronas se realiza mediante sinapsis eléctrica si hay contacto entre las neuronas, o química si no hay contacto entre las neuronas, es decir, si entre las neuronas hay un pequeño espacio, el pase de información se llama sinapsis química y si no hay ningún espacio entre las neuronas, se tocan entre ellas, el pase de información es con la bomba sodio/potasio. Todo esto ocurre porque hay excitación, se produce un cambio de potencial por la bomba sodio/potasio, lo mismo que antes, se cambian los sodios por los potasios, y en las redes neuronales artificiales pasa lo mismo, las neuronas están dispuestas en capas, y las conexiones entre ellas tienen un determinado peso sináptico, es como la importancia del estímulo, de la información enviada, por lo que la una neurona dará más importancia a una información con más peso sináptico que otra.
W2>W3) convergen sobre la misma neurona Y." height="128" width="462">

Procesar la información consiste en una función (f) que opera con los valores recibidos de la capa anterior (Xi generalmente 0 o 1) sin dejar de tener en cuenta el peso sináptico de la conexión anterior (Wi) , Aquí tenemos un ejemplo de la función:

F = X1W1 + X2W2 + ... + XiWi

si el resultado de la función es mayor que un valor en concreto, denominado el valor umbral, la neurona se activa y emite una señal (1), sin embargo si el resultado es menor que ese valor concreto la neurona permanece inactiva (0)y no envía ninguna señal(f).

Inactivación <--> Y = 0" height="24" width="366">
U <--> Activación <--> Y = 1" height="24" width="353
">

Por tanto un estímulo en una red neuronal artificial sería el conjunto de ceros y unos recopilados a lo largo de la transmisión de la información.

[Linea separadora]


Estructura

Viendo el parecido que tiene una RNA a un cerebro humano, en terminos de estructura es muy diferente a la de un cerebro animal. Una RNA se compone de un conjunto masívamente paralelo de unidades de proceso muy simples y es en las conexiones entre estas unidades donde se encuentra la inteligencia de esta red. Sin embargo, un cerebro es mucho mas grande que una red neuronal artificial en este momento, y en el campo de las neuronas, las artificiales también son más simples y pequeñas que las de un cerebro biológico.

El método de aprendizaje de un cerebro animal es la r

eorganización de las conexiones sinápticas (unión intercelular especializada entre neuronas en los que se lleva a cabo la transmisión del impulso nervioso) entre las neuronas que lo componen. De la misma manera, las RNA tienen un gran número de procesadores virtuales interconectados que de forma simplificada simulan la funcionalidad de las neuronas biológicas. En esta simulación, la reorganización de las conexiones sinápticas biológicas se modela mediante un mecanismo de pesos, que son ajustados durante la fase de aprendizaje. En una RNA entrenada, el conjunto de los pesos determina el conocimiento de esa red neuronal, y ya tiene la propiedad de resolver el problema para el que la RNA ha sido entrenada.

Por otra parte, en una RNA, además de los pesos y las conexiones, cada neurona tiene asociada una función matemática denominada función de transferencia. Esta función genera la señal de salida de la neurona a partir de las señales de entrada. La entrada de la función es la suma de todas las señales de entrada por el peso asociado a la conexión de entrada de la señal.


Aprendizaje

Se puede hacer una clasificación de que se suele hacer en función del tipo de aprendizaje de que es capaz (si necesita o no un conjunto de entrenamiento supervisado). Para cada tipo de aprendizaje encontramos varios modelos:

  • Aprendizaje supervisado: necesitan un conjunto de datos de entrada previamente clasificado o cuya respuesta objetivo se conoce.

  • Aprendizaje no supervisado o autoorganizado: no necesitan de tal conjunto previo.

  • Redes híbridas: son un enfoque mixto en el que se utiliza una función de mejora para facilitar la convergencia.

  • Aprendizaje reforzado: se sitúa a medio camino entre el supervisado y el autoorganizado.


Ventajas

Las redes neuronales artificiales (RNA) tienen muchas ventajas debido a que están basadas en la estructura del sistema nervioso, principalmente el cerebro.

  • Aprendizaje: Las RNA tienen la habilidad de aprender mediante una etapa que se llama etapa de aprendizaje. Esta consiste en proporcionar a la RNA datos como entrada a su vez que se le indica cuál es la salida (respuesta) esperada.

  • Auto organización: Una RNA crea su propia representación de la información en su interior, descargando al usuario de esto.

  • Tolerancia a fallos: Debido a que una RNA almacena la información de forma redundante, ésta puede seguir respondiendo de manera aceptable aun si se daña parcialmente.

  • Flexibilidad: Una RNA puede manejar cambios no importantes en la información de entrada, como señales con ruido u otros cambios en la entrada (por ejemplo si la información de entrada es la imagen de un objeto, la respuesta correspondiente no sufre cambios si la imagen cambia un poco su brillo o el objeto cambia ligeramente).

  • Tiempo real: La estructura de una RNA es paralela, por lo cual si esto es implementado con computadoras o en dispositivos electronicos especiales, se pueden obtener respuestas en tiempo real.



Aplicaciones de las Redes Neuronales


Las redes neuronales son una tecnología computacional emergente que puede utilizarse en un gran número y variedad de aplicacione, tanto como comerciales como militares.

Hay muchos tipos diferentes de redes neuronales, cada uno de los cuales tiene un aplicación particular más apropiada. Separandolas según las distintas disciplinas algunos ejemplos de sus aplicaciones son:

Biología:

Aprender más acerca del cerebro y otros sistemas.

Obtención de modelos de la retina.

Empresa

Reconocimiento de caracteres escritos.

Identificación de candidatos para posiciones específicas.

Optimización de plazas y horarios en líneas de vuelo.

Explotación de bases de datos.

Evaluación de probabilidad de formaciones geológicas y petrolíferas.

Sintesís de voz desde texto.

Medio Ambiente

Analizar tendencias y patrones.

Previsión del tiempo.

Finanzas

Previsión de la evolución de los prescios.

Valoración del riesgos de los créditos.

Identificación de falsificaciones.

Interpretación de firmas.

Manufacturación

Robots automatizados y sistemas de control (visión artificial y sensores de presión, temperatura, gas, etc.)

Control de producción en líneas de proceso.

Inspección de calidad.

Filtrado de señales.

Medicina

Analizadores del habla para la ayuda de audición de sordos profundos.

Diagnóstico y tratamiento a partir de síntomas y/o de datos analíticos (encefalograma, etc.).

Monitorización en cirugía.

Predicción de reacciones adversas a los medicamentos.

Lectoras de Rayos X.

Entendimiento de causa de ataques epilépticos.

Militares

Clasificación de las señales de radar .

Creación de armas inteligentes.

Optimización del uso de recursos escasos.

9 comentarios:

R2 Arthu Martin dijo...

El tema me llamó la atención cuando estaba pasando por los diferentes artículos pero la verdad lo he encontrado un poco escaso de información.
Cuales son las aplicaciones? Son aplicaciones contemporaneas o futuras? Como mejorará nuestra vida? etc...
Pero el tema me ha atraído mucho.

Begoña Echavarren dijo...

Para empezar decir que habéis cogido un tema muy interesante y es buena la comparación que habéis hecho con el cerebro humano. También lo que comentáis sobre como funcionarían los estímulos en una red neuronal artificial me parece muy interesante, pero creo que quizá deberíais haber "exprimido" un poco más el tema, haber hablado de que consecuencias tendrá que se pueda imitar la estructura del ser humano artificialmente, como ha dicho Arturo, cuales serán las apliaciones que nos beneficiaran y cuales las que no lo harán, etc...Por último decir que no habeís incluido una opinión personal y estoy segura de que si que la teneís.

Manu Calvo dijo...

porfavor no comenteis mas ya que no esta acabada, gracias

Begoña Echavarren dijo...

Perdona Manu entonces. :)

VÍCTOR dijo...

Supongo que ahora si está acabada y no puedo por menos que suscribir lo que han comentado Arturo y Begoña anteriormente.
El tema daba mucho de si pero si te digo la verdad me ha costado entenderlo a partir de la información que aportas. Piensa que debes trasladárselo al gran público y no a los lectores de Neuronal Nets Magazine.

VÍCTOR dijo...

Por cierto, ¿con quién has hecho el artículo?

VÍCTOR dijo...
Este comentario ha sido eliminado por el autor.
VÍCTOR dijo...

Habéis olvidado la opinión personal.
Me sigue pareciendo un tema muy abstracto que de haber sido tratado de una forma más accesible tenía un gran potencial de interés.
Prestad atención al formato pues los continuos cambios en el tipo de letra hacen que el texto sea menos atractivo.
El problema fundamental es que no habéis reorganizado la información de las fuentes de procedencia (que por cierto no mencionais):
- http://es.wikipedia.org/wiki/Red_neuronal_artificial
- http://www.monografias.com/trabajos76/tecnicas-inteligencia-artificial-software-educativo/tecnicas-inteligencia-artificial-software-educativo3.shtml
que coinciden en un 70% con vuestro texto.

Daniel dijo...

El tema es un tema que según lo que he entendido en el artículo, podría tener una gran aplicación pero en un futuro supongo que más lejano, ya que la neurología no es algo de lo que se sepa mucho actualmente y bueno, como diría Inés, entiendo que sabeis lo que es la bomba sodio-potasio, pero no lo expresais bien, es dificil de entender, es verdad lo que hay en los demás comentarios, hay un punto mientras lees que ya empieza a ser dificil de entender; pero también es verdad que es un tema muy complejo y dificil de tratar y es dificil pretender que cualquiera entienda con toda facilidad este tema.