Qué es una red neuronal – cómo funciona y para qué sirve

Las redes neuronales se han convertido en una parte inseparable de la vida de las personas. La tecnología se aplica de forma visible e invisible. Las personas usan redes neuronales incluso si no se dan cuenta y no lo hacen de manera intencional. Para entender qué son las redes neuronales, primero conviene ver dónde se aplican.

Redes neuronales a nuestro alrededor

Servicios financieros

Detección de fraudes: las redes neuronales analizan transferencias para identificar actividades sospechosas. Las transacciones dudosas seleccionadas luego son revisadas por empleados del banco.

Operaciones bursátiles: las redes neuronales analizan datos del mercado y predicen tendencias. También pueden ejecutar operaciones de forma autónoma.

Uso cotidiano

Smartphones: las redes neuronales mejoran la calidad de las fotos, procesan imágenes automáticamente y controlan funciones de la cámara.

Publicidad: optimización de campañas publicitarias mediante el análisis de datos de usuarios y sus preferencias.

Asistentes de voz: Siri, Alexa y Google Assistant usan redes neuronales para comprender y procesar comandos de voz.

Medicina

Diagnóstico de enfermedades: las redes neuronales analizan radiografías y resonancias magnéticas para detectar anomalías. Esto acelera el trabajo de los médicos, ya que es más cómodo estudiar el área problemática de la imagen que la imagen completa.

Medicina personalizada: los algoritmos basados en redes neuronales pueden procesar información de los pacientes. Por ejemplo, datos genéticos e historial clínico. Tras el procesamiento, la red neuronal propone un plan de tratamiento personalizado.

Telemedicina y asistentes virtuales: las redes neuronales analizan los síntomas de los pacientes y ofrecen recomendaciones preliminares de tratamiento.

Industria del entretenimiento

Creación de contenido: las redes neuronales generativas crean música, obras de arte e incluso guiones para películas.

Videojuegos: la IA controla el comportamiento de los NPC — personajes no jugables. Esto crea una jugabilidad realista y variada.

Comercio minorista

Personalización de recomendaciones: las redes neuronales analizan el comportamiento de los usuarios para ofrecer productos que podrían interesarles. Esto aumenta significativamente las ventas.

Optimización de la cadena de suministro: los algoritmos estudian el mercado y pronostican la demanda de productos. Esto ayuda a calcular cuánto stock conviene mantener en el almacén y cuándo hacer los suministros.

Transporte y logística

Vehículos autónomos: las redes neuronales procesan datos de sensores y cámaras para controlar vehículos sin intervención humana. En el momento de escribir este artículo, la tecnología funciona en modo de prueba.

Optimización de rutas: las redes neuronales ayudan a determinar las mejores rutas de entrega, teniendo en cuenta el tráfico y las condiciones meteorológicas.

Educación

Aprendizaje adaptativo: las redes neuronales analizan el rendimiento de los estudiantes. Proponen materiales educativos personalizados según el nivel de preparación.

Corrección automática de trabajos: procesamiento de textos y evaluación de la calidad de los trabajos escritos. Revisión de respuestas correctas e incorrectas en tests.

Cómo funcionan las redes neuronales

Una red neuronal es un modelo computacional inspirado en el cerebro humano. Se entrena con un conjunto de datos. El proceso de entrenamiento incluye ajustar los pesos de las conexiones entre neuronas para minimizar el error de predicción. Esto se parece a cómo el cerebro humano aprende a reconocer patrones y tomar decisiones. Los modelos ya entrenados son capaces de aplicar sus conocimientos en la práctica. Por ejemplo, ayudar a los usuarios.

Estructura de una red neuronal

Las neuronas son los elementos básicos de los que consta una red neuronal. Cada neurona recibe datos de entrada, los procesa y transmite el resultado a otras neuronas.

Capas: las neuronas se organizan en capas. Existen tres tipos principales de capas:

Capa de entrada — recibe la información original.

Capas ocultas — procesan los datos, extrayendo patrones y dependencias ocultas.

Capa de salida — entrega el resultado final del procesamiento de datos.

Proceso de entrenamiento

La inicialización de pesos en las redes neuronales es el proceso en el que a cada conexión entre neuronas se le asigna un valor inicial antes de que comience el entrenamiento. Estos valores también se llaman pesos.

Entrenamiento: la red neuronal aprende a partir de los datos, ajustando los pesos de las conexiones con ayuda del algoritmo de retropropagación del error o backpropagatio. Esto minimiza la diferencia entre las predicciones de la red y la información real.

Generalización: después del entrenamiento, la red neuronal puede procesar datos nuevos y hacer predicciones. Por ejemplo, responder preguntas o hacer conjeturas, como hace ChatGPT.

Tipos de redes neuronales

Redes neuronales convolucionales CNN: se usan con frecuencia para procesar imágenes y video. Son capaces de detectar patrones y objetos en imágenes, lo que las hace indispensables en aplicaciones como la conducción autónoma y el diagnóstico médico.

Redes neuronales recurrentes RNN: se aplican al trabajo con secuencias de datos, por ejemplo, para el análisis de texto o de series temporales. Recuerdan datos anteriores, lo que les permite tener en cuenta el contexto.

Redes generativas antagónicas GAN: se usan para generar nuevos datos, como imágenes o música. Funcionan en pareja, donde una red generadora crea datos y otra, el discriminador, evalúa su realismo.

Preguntas frecuentes sobre las redes neuronales

¿Qué son las alucinaciones en las redes neuronales?

Las alucinaciones son situaciones en las que una red neuronal genera datos que no corresponden a la realidad. Por ejemplo, inventa hechos inexistentes. O ve objetos en una foto que en realidad no están allí.

¿Qué es un prompt en una red neuronal?

Un prompt es la instrucción inicial que se da a la red neuronal. Los prompts precisos y detallados permiten obtener las mejores respuestas.

¿Cómo explicar qué es una red neuronal para principiantes?

Imagina una red neuronal como un gran grupo de personas trabajando en una misma tarea. Cada persona es una neurona. Procesa una parte de la información y la pasa al siguiente eslabón de la cadena. Así sucede hasta obtener el resultado final.

Ventajas y desventajas de las redes neuronales

Ventajas

Capacidad para procesar y analizar grandes volúmenes de datos

En el ámbito de la salud, las redes neuronales se usan para analizar exploraciones médicas. Para ello, el modelo debe entrenarse con miles de resonancias magnéticas y tomografías computarizadas.

Un estudio de la Universidad de Stanford mostró que los algoritmos de aprendizaje profundo pueden detectar neumonía en radiografías de tórax con una precisión superior a la de los radiólogos.

Alta precisión en tareas de clasificación y reconocimiento

Las redes neuronales de tipo CNN se usan para el reconocimiento facial. En la prueba LFW o Labeled Faces in the Wild, los algoritmos modernos alcanzaron una precisión de identificación facial del 99 por ciento. Esto ayuda a los dispositivos modernos en sus sistemas de seguridad: el desbloqueo de dispositivos.

Automatización de procesos complejos y toma rápida de decisiones

En el ámbito de la logística, empresas como Amazon utilizan redes neuronales para optimizar las rutas de entrega. Los algoritmos de aprendizaje automático analizan en tiempo real los datos sobre el tráfico y las condiciones meteorológicas, lo que permite mejorar la eficiencia y reducir el tiempo de entrega.

Desventajas

Requieren muchos recursos computacionales

El entrenamiento de modelos grandes como GPT-3 requiere una enorme capacidad de cómputo y energía. Para entrenar incluso una versión antigua de la red neuronal de OpenAI se usaron supercomputadoras con más de 10 mil procesadores gráficos. Se gastaron 1,3 mil megavatios-hora de electricidad. Este proceso solo está al alcance de grandes corporaciones.

Dependencia de la calidad de los datos de entrenamiento

En 2014, Amazon se enfrentó a un problema al usar un algoritmo de selección de candidatos. Resultó tener sesgo contra las mujeres. El algoritmo se entrenó con datos que reflejaban preferencias históricas hacia candidatos varones, lo que llevó a discriminación por género.

Pueden generar errores o alucinaciones.

Un estudio mostró que las redes neuronales pueden ser vulnerables a alucinaciones en forma de errores de reconocimiento de imágenes. Por ejemplo, los algoritmos pueden identificar incorrectamente objetos en una imagen con pequeños cambios en los píxeles que no son visibles para el ojo humano.