La Red Neuronal es un método en el campo de la inteligencia artificial (IA) utilizado para enseñar a las computadoras a procesar datos imitando el cerebro humano. Específicamente, es una técnica de aprendizaje automático (machine learning) dentro de la rama del aprendizaje profundo (deep learning), que utiliza nodos (similares a las neuronas) interconectados en una estructura jerárquica que se asemeja a la red neuronal del cerebro.

Este sistema tiene la capacidad de adaptarse, es decir, la computadora puede aprender de sus propios errores y mejorar continuamente su precisión con el tiempo. El término "neurona artificial" proviene de la estructura de esta red que simula cómo las neuronas del cerebro transmiten señales entre sí.

Aunque el concepto de red neuronal artificial se originó hace mucho tiempo (Warren McCulloch y Walter Pitts desarrollaron el primer modelo de neurona artificial en 1943), fue hasta la década de 1980 cuando esta tecnología comenzó a aplicarse ampliamente en el campo de la ciencia de datos.

Hoy en día, las redes neuronales artificiales han explotado en popularidad y se han convertido en herramientas fundamentales en muchas industrias y sistemas avanzados de IA. Son la columna vertebral de los algoritmos modernos de aprendizaje profundo – la mayoría de los avances recientes en IA llevan la huella de las redes neuronales profundas.

Estructura y funcionamiento de la red neuronal

La red neuronal artificial está construida inspirándose en el cerebro biológico. El cerebro humano tiene miles de millones de neuronas conectadas de forma compleja que transmiten señales eléctricas para procesar información; de manera similar, la red neuronal artificial está compuesta por muchas neuronas artificiales (unidades de software) conectadas entre sí para resolver una tarea específica.

Cada neurona artificial es esencialmente una función matemática (llamada nodo, o node), que recibe señales de entrada, las procesa y genera una señal de salida que se transmite a la siguiente neurona. Las conexiones entre estas neuronas simulan las sinapsis en el cerebro humano.

Una red neuronal básica suele tener una estructura por capas con tres tipos principales de capas:

• Capa de entrada: Recibe información del mundo exterior hacia la red. Los nodos en esta capa procesan preliminarmente los datos (por ejemplo: normalización, extracción simple de características) y luego transmiten señales codificadas a la siguiente capa.
• Capa oculta: Recibe señales de la capa de entrada (o de capas ocultas anteriores) y realiza un análisis más profundo. La red neuronal puede tener múltiples capas ocultas (cuantas más capas, más "profunda" es la red). Cada capa oculta extrae características más complejas de la salida de la capa anterior y pasa los resultados a la siguiente capa.
• Capa de salida: La capa final que genera el resultado de la red después de procesar todos los datos. La capa de salida puede contener uno o varios nodos según el problema. Por ejemplo, si el problema es una clasificación binaria (verdadero/falso, sí/no), la capa de salida solo necesita un nodo (que da resultado 0 o 1); para clasificación multiclase, la capa de salida tendrá varios nodos, cada uno encargado de un grupo de resultados.

Durante el procesamiento, cada conexión entre neuronas se asigna un peso (weight) que indica el grado de influencia de la señal. Además, cada neurona aplica una función de activación con un umbral determinado: si la suma de las señales de entrada (multiplicadas por sus pesos) supera el umbral, la neurona se "activa" (emite una señal de salida); si no, no emite señal.

Gracias a este mecanismo, las señales importantes (con pesos altos) se transmiten a través de la red, mientras que las señales débiles o ruido se limitan.

Cuando una red neuronal tiene muchas capas ocultas (generalmente más de 2), se denomina red neuronal profunda (deep neural network). Las redes profundas son la base de la técnica de deep learning actual. Estas redes tienen millones de parámetros (pesos) y pueden aprender relaciones no lineales extremadamente complejas entre entradas y salidas.

Sin embargo, el precio a pagar es que requieren una gran cantidad de datos de entrenamiento y tiempos de cálculo considerablemente más largos en comparación con los modelos tradicionales de aprendizaje automático.

Proceso de entrenamiento de la red neuronal artificial

La red neuronal no es un sistema rígidamente programado con reglas fijas, sino que aprende a resolver tareas a través de ejemplos de datos. El proceso de "enseñar" a la red neuronal se llama entrenamiento (training).

Durante este proceso, se suministra a la red una gran cantidad de datos de entrada y (generalmente) la información de salida deseada correspondiente para que la red ajuste sus parámetros. La red neuronal utiliza la diferencia entre el resultado predicho y el resultado real esperado para ajustar los pesos internos y mejorar su rendimiento.

En otras palabras, después de cada predicción, la red compara el resultado con la respuesta correcta y ajusta los pesos de las conexiones para que la próxima predicción sea más precisa.

Un algoritmo comúnmente usado en el entrenamiento de redes neuronales es el algoritmo de retropropagación (backpropagation). Este algoritmo realiza un ciclo iterativo: la señal se propaga hacia adelante a través de las capas para calcular la salida, luego el error entre la salida predicha y la salida correcta se propaga hacia atrás por la red.

Basándose en este error, la red actualiza los pesos: aumenta el peso de las conexiones que dieron una predicción correcta y disminuye el peso de las que dieron una predicción incorrecta. Este proceso se repite miles o millones de veces hasta que la red converge a un estado donde el error entre la predicción y la realidad está dentro de un margen aceptable.

Después del entrenamiento, la red neuronal puede generalizar el conocimiento: no solo "memoriza" los datos aprendidos, sino que también puede aplicar lo aprendido para predecir datos nuevos nunca vistos. El entrenamiento puede realizarse de varias formas (aprendizaje supervisado con datos etiquetados, aprendizaje no supervisado con datos no etiquetados, o aprendizaje por refuerzo con recompensas/castigos), dependiendo del problema específico.

En resumen, el objetivo es que la red aprenda el modelo oculto detrás de los datos. Una vez bien entrenada, la red neuronal artificial se convierte en una herramienta poderosa que nos permite clasificar, reconocer o predecir datos rápidamente con alta precisión – por ejemplo, el algoritmo de búsqueda de Google es una red neuronal a gran escala muy conocida en la práctica.

Cabe destacar que existen muchas variantes arquitectónicas de redes neuronales desarrolladas para adaptarse a diferentes tipos de datos y tareas.

Algunas arquitecturas comunes incluyen: redes feedforward (feedforward neural network – la forma más simple, con señales unidireccionales de entrada a salida), redes neuronales recurrentes (recurrent neural network, RNN – adecuadas para datos secuenciales como texto o audio), redes neuronales convolucionales (convolutional neural network, CNN – especializadas en procesamiento de imágenes/video), y autoencoders (autoencoder – comúnmente usados para compresión de datos y aprendizaje de características).

Cada tipo de red mencionada tiene una estructura y modo de operación ligeramente diferente, pero todas siguen el principio general de las redes neuronales: múltiples neuronas conectadas que aprenden de los datos.

Aplicaciones prácticas de la red neuronal artificial

Gracias a su capacidad de aprendizaje y procesamiento de modelos complejos, la red neuronal artificial se ha aplicado ampliamente en muchos campos diferentes. A continuación, se presentan algunas aplicaciones representativas de las redes neuronales en la práctica:

Visión por computadora: 

Las redes neuronales ayudan a las computadoras a "ver" y comprender el contenido de imágenes y videos como lo hace un humano. Por ejemplo, en vehículos autónomos, las redes neuronales se usan para reconocer señales de tráfico, peatones, vehículos, etc., a partir de imágenes de cámaras.

Los modelos CNN permiten a las computadoras clasificar objetos en imágenes (reconocimiento facial, distinguir gatos de perros, etc.) de forma automática y cada vez más precisa.

Procesamiento de voz:

Asistentes virtuales como Amazon Alexa, Google Assistant, Siri, etc., funcionan basándose en redes neuronales para reconocer la voz y entender el habla humana. Esta tecnología permite convertir voz en texto, activar comandos por voz o incluso imitar voces.

Gracias a las redes neuronales, las computadoras pueden analizar características del sonido (entonación, acento) y comprender el contenido sin importar la región o idioma del hablante.

Procesamiento de lenguaje natural (NLP): 

En el campo del lenguaje, las redes neuronales se utilizan para analizar y generar lenguaje natural. Aplicaciones como traducción automática, chatbots, sistemas de preguntas y respuestas automáticas o análisis de sentimientos en redes sociales emplean modelos neuronales (generalmente RNN o arquitecturas Transformer modernas) para entender y responder al lenguaje humano. Gracias a las redes neuronales, las computadoras pueden aprender gramática, semántica y contexto para comunicarse de manera más natural.

Finanzas y negocios: 

En finanzas, las redes neuronales se aplican para predecir fluctuaciones del mercado como precios de acciones, tipos de cambio, tasas de interés, basándose en grandes volúmenes de datos históricos. Al identificar patrones en datos pasados, las redes neuronales pueden ayudar a prever tendencias futuras y detectar fraudes (por ejemplo, transacciones inusuales con tarjetas de crédito).

Muchos bancos y compañías de seguros también usan redes neuronales para evaluar riesgos y tomar decisiones (como aprobar préstamos o gestionar carteras de inversión) de manera más eficiente.

Salud y cuidado médico: 

En medicina, las redes neuronales apoyan a los médicos en el diagnóstico y la toma de decisiones terapéuticas. Un ejemplo típico es el uso de redes CNN para analizar imágenes médicas (radiografías, resonancias magnéticas, imágenes celulares) y detectar signos de enfermedades que pueden pasar desapercibidos a simple vista.

Además, las redes neuronales se emplean para predecir brotes epidémicos, analizar secuencias genéticas o personalizar tratamientos para cada paciente basándose en grandes datos genéticos y clínicos. Las redes neuronales mejoran la precisión y velocidad del diagnóstico, contribuyendo a elevar la calidad del cuidado de la salud.

>>> Haz clic para saber más:

¿Qué es la Visión por Computadora? Aplicaciones y funcionamiento

¿Qué es el Procesamiento de Lenguaje Natural?

Como se puede ver, la red neuronal artificial es la base fundamental de muchos avances en la IA moderna. Esta tecnología permite a las computadoras aprender de los datos y tomar decisiones inteligentes con mínima intervención humana, gracias a su capacidad para modelar relaciones no lineales complejas entre datos de entrada y salida.

Desde el análisis de imágenes y sonidos hasta la comprensión del lenguaje y la predicción de tendencias, las redes neuronales han abierto posibilidades antes inimaginables. En el futuro, con el desarrollo del big data y el poder computacional, las redes neuronales artificiales prometen seguir evolucionando y ofrecer aplicaciones aún más innovadoras, contribuyendo a moldear la próxima generación de tecnologías inteligentes.

Sigue a INVIAI para estar al día con más información útil.