Red neuronal

Un software neuronal o un programa de red neuronal es una representación de varios conceptos que tiene que ver con la inteligencia artificial, las cuales han sido aplicadas a programas y entornos de desarrollo en los últimos años. La idea original de esta tecnología fue imitar los procesos que tiene el cerebro humano. Antes del surgimiento de la programación para una red neuronal en su forma actual, muchos se referían a este concepto como inteligencia artificial. Hoy en día, el software neuronal suele incluir procesos de elementos biológicos para conseguir resultados de unos datos determinados.

Un tipo de programas neuronales de este tipo son los simuladores. Una aplicación de  simulador neural usa datos básicos para proveer de los resultados deseados. Estos datos o información son mejorados por los procesos que tiene la aplicación. Desde su principio, este tipo de redes se usaban principalmente para la investigación de redes y algoritmos. Hoy en día muchas de estas redes se han ido sustituyendo por otras formas de software neural, como por ejemplo los basados en componentes.

Sin embargo, en el estudio de redes neuronales biológicas, el software de simulación es el único que se usa. En este tipo de simuladores las propiedades químicas y biológicas de los tejidos neuronales son estudiados, al igual que los impulsos electromagnéticos entras las neuronas.

Los entornos donde se usan estas redes neuronales difieren del tipo de software que se utilice – pueden ser usados para desarrollar redes personalizadas y para ser compatibles con redes externas. En algunos casos tienen capacidades añadidas, como varios tipos de procesamiento, análisis y visualización. De todos modos, en los entornos más modernos se está usando más los basados en componentes, tal como se ha dicho antes. Esto permite que un buen número de componentes adaptados y no adaptados trabajen juntos.

Las principales implementaciones de las redes neuronales disponibles son implementaciones personalizadas en varios lenguajes de programación y en varias plataformas. El tipo más básico de una red neuronal es simple para implementar directamente. También hay muchas librerías de programación que contienen funcionalidades para este tipo de redes, y pueden ser usadas para hacer personalizaciones.

Para que un modelo de red neuronal pueda ser compartido por diferentes aplicaciones, se necesita un lenguaje común. Uno de los lenguajes que se han elegido es PMML (aunque también tiene su aplicación con el Java). Este lenguaje está basado en XML, el cual provee de un método para que las aplicaciones definan y compartan este tipo de redes (y otros modelos también).

Tipos de aplicaciones neuronales

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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