Las redes neuronales se alzan como uno de los avances tecnológicos más prometedores ahora y en el futuro. Si bien puede parecer un concepto algo futurista o confuso, la verdad es que es posible comprender qué son las redes neuronales y tener acceso a su importancia con solo algunas nociones básicas.  Como vamos a ver a lo largo de este artículo, las redes neuronales forman parte de los sistemas de aprendizaje profundo o deep learning, tecnologías a las que deberemos acostumbrarnos y conocer en los próximos años. Esto es especialmente cierto sabiendo que el coste de entrenarlas ha caído un 64% entre 2015 y 2021, mientras que los tiempos de entrenamiento (claves para la implementación de estos modelos) han mejorado en un 94%.  Cifras que hablan del despliegue cada vez más rápido y sencillo de tecnologías basadas en redes neuronales, con lo que se prevé que su papel sea cada vez más importante a nivel social y para los negocios. Y hablamos con conocimiento de causa: desde BeeDIGITAL  estamos liderando la implantación de herramientas de IA a procesos empresariales, en vistas a democratizar la aplicación de tecnología avanzada para pymes y autónomos. Desde esta perspectiva, compilamos algunas de las claves para comprender las redes neuronales artificiales y su potencial en el presente y el futuro próximo.

¿Qué es una red neuronal? 

Una red neuronal es un modelo computacional que se basa en el funcionamiento del cerebro humano para tratar de trasladar algunos procesos típicos del pensamiento humano al funcionamiento de las máquinas.  En este sentido, las redes neuronales artificiales se basan en cómo interactúan las neuronas en el cerebro humano. Por ello, están compuestas por nodos (neuronas artificiales) interconectados que trabajan en conjunto para procesar información. De este modo, son capaces de introducir datos y reconocer sus características a través de un sistema incremental: una primera neurona reconoce la forma de un objeto en una imagen; después, otra puede utilizar ese conocimiento para continuar su identificación. 

¿Por qué son importantes las redes neuronales? 

Como parte indispensable de los modelos de aprendizaje profundo o deep learning, las redes neuronales están transformando lo que la inteligencia artificial es capaz de hacer. Así, otorgan a estos sistemas dos capacidades avanzadas clave:
  • Capacidad de aprendizaje a partir de patrones complejos y que quedaban fuera del alcance de metodologías de programación convencionales.
  • Posibilidad de adaptarse, de modo que pueden aplicar lo aprendido a nuevos conjuntos de datos y realizar generalizaciones y abstracciones complejas.
Estos dos avances, a su vez, redundan en una serie de posibilidades nunca antes logradas por la inteligencia artificial, como vemos más abajo.

¿Para qué se utilizan las redes neuronales? 

  • Reconocimiento de imágenes, siendo especialmente útiles para la detección de objetos y la segmentación semántica.
  • Procesamiento de lenguaje natural, que después se aplica a tareas diversas, incluyendo análisis de sentimientos, traducción automática, o generación de texto.
  • Personalización: uno de los ejemplos más conocidos dentro de la combinación de inteligencia artificial y redes neuronales es el que hacen las plataformas de streaming, comercio electrónico o redes sociales para activar recomendaciones personalizadas en base a las preferencias de los usuarios. 
  • Diagnóstico médico: las redes neuronales también están permitiendo optimizar diagnósticos a través de la interpretación de imágenes médicas (radiografías, resonancias…) o la predicción de enfermedades siguiendo los datos clínicos del paciente.
  • Control de procesos industriales: el acceso a información a partir de redes neuronales se aplica en diversas industrias para optimizar procesos, pero también para prever fallas. Es el caso, por ejemplo, del mantenimiento predictivo.

¿Cómo funcionan las redes neuronales? 

Como hemos adelantado más arriba, las redes neuronales se componen de capas de neuronas interconectadas, organizadas del siguiente modo:
  • Capa de entrada: neuronas encargadas de recibir los datos o características iniciales del problema que se desea resolver.
  • Capas ocultas: reciben los datos desde la entrada y se ocupan de realizar las principales tareas de procesamiento. Para ello, aplican operaciones matemáticas avanzadas que combinan las señales de entrada con pesos ajustables. Es común que exista una gran cantidad de capas ocultas, que van transmitiendo información para aportar un mayor nivel de procesamiento.
  • Capa de salida: produce el resultado final de la red.
Así, la información fluye de la capa de entrada a través de las capas ocultas hasta la capa de salida. Un ejemplo de una red neuronal entrenada para reconocer animales en fotos funcionaría del siguiente modo:
  • Las neuronas en la capa de entrada se encargan de recibir una imagen.
  • Las capas ocultas analizan la imagen en pasos. Por ejemplo, primero identifican bordes y colores; después reconocen algunas de sus formas (orejas o patas). Finalmente, son capaces de entender combinaciones más complejas para terminar por determinar a qué animal podrían pertenecer. De este modo, la red determina si la imagen es de un gato, o de un elefante.
  • La capa de salida es la que proporciona el resultado.
De este modo, las redes neuronales en su conjunto se valen de multiplicar las conexiones entre diferentes elementos de procesamiento, es decir, de simultanear un gran número de unidades de procesamiento. Esto permite procesar grandes cantidades de datos de forma rápida, además de modelar funciones más complejas y capturar patrones más intrincados en los datos. 

¿Cuáles son los tipos de redes neuronales?

  • Redes Neuronales Feedforward: el modelo más básico, típico de tareas vinculadas a la clasificación. En él, la información fluye en una única dirección y no tienen lugar ciclos. 
  • Redes Neuronales Recurrentes (RNN): aquí se potencian las conexiones retroalimentadas, de modo que los modelos pueden “recordar” información previa. Se utilizan principalmente para el análisis de datos secuenciales.
  • Redes Neuronales Convolucionales (CNN): óptimas para el análisis de imágenes ya que se especializan en analizar datos estructurados en forma de matriz. Se basan en operaciones de convolución que les permiten extraer características de los datos.
Redes Neuronales Profundas (DNN): se caracterizan por contar con un gran número de capas ocultas, lo que les permite ocuparse de tareas avanzadas como el aprendizaje de representaciones jerárquicas o la realización de abstracciones complejas a partir de los datos.