Ordenadores y Portátiles
Aplicaciones neuronales

Tipos de aplicaciones neuronales


Las redes de neuronas artificiales han sido desarrolladas basándose en las funciones del cerebro humano y la forma en que tiene de procesar las cosas. Las aplicaciones neuronales que han sido desarrolladas a partir de esta tecnología son muchas y variadas. Se usan para mejorar la funcionalidad en áreas como es la realidad virtual y ciertos procesamientos de datos, donde la tecnología todavía no está muy desarrollada. Las aplicaciones de este tipo también se usan en sectores como pueden ser los financieros o incluso médicos. Sin embargo, hay un número de factores que influencian como funcionan estas redes neuronales.

La estructura de la red y la manera en la que la red aprende las cosas, tiene un importante papel en definir las capacidades de las aplicaciones. Hay cuatro categorías principales que ayudan a definir las tareas y los modelos de aplicaciones de estas redes. Por ejemplo, el procesamiento de datos y la aproximación de funciones son categorías parecidas que cubren aplicaciones como son el filtrado de datos y su análisis. El modelo de clasificación es una de las aplicaciones más robustas, la cual tiene aplicaciones que realizan reconocimiento de patrones y secuencias.


También existe la categoría de robótica, que ayudan a varias cosas como pueden ser la movilidad y la manipulación de datos. Una única red puede servir a varias aplicaciones neuronales. Esto es porque los programas están diseñados para personalizarse y aprender como parte de su proceso. En varias industrias se puede usar esta tecnología para control de los niveles del agua en lagos, ayudar en el control aéreo o facilitar algunos procesos en plantas químicas. Estas redes también pueden servir para procesamiento de contratación de empleados, pudiendo predecir su rendimiento basándose en la información del candidato.

Lo cierto es que las redes neuronales se están haciendo cada vez más prevalentes, sobre todo en determinados campos que ya se han mencionado. Se están usando para el desarrollo de varios tipos de máquinas y la forma que tienen de funcionar. El aprendizaje de estas máquinas juega un importante papel en la robótica y permite a las máquinas conocer su entorno y así poder interactuar de forma casi inmediata. Según estas redes neuronales se hacen más fáciles de manejar, la evolución será continuada y muchos campos de la tecnología ser verán beneficiados de ello.

 

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