Redes neuronales muestran madurez

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Las computadoras aún no pueden pensar por sí mismas, pero las innovaciones en redes neuronales les permiten filtrar datos y conclusiones sin la ayuda de un ser humano.

IDG

 

“Las redes neuronales permiten a cualquiera resolver un problema que no sabrí;a hacer por sí; mismo”, asegura Leon Reznik, profesor de Informática en el Instituto de Tecnologí;a de Rochester.

 

Poco a poco, las redes neuronales comienzan a llegar a la industria. Micron e IBM están construyendo el hardware y software que permita crear redes neuronales más avanzadas.

 

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Por la parte de software, las redes neuronales se están moviendo lentamente para ajustarse a la producció;n, y Google ya ha aplicado varios algoritmos de redes neuronales para mejorar su aplicació;n de reconocimiento de voz. En dispositivos mó;viles, Google Voice traduce la voz humana en texto para dictar mensajes cortos o realizar bú;squedas por voz, incluso en malas condiciones de ruido ambiental.

 

Las redes neuronales también podrí;an utilizarse para analizar grandes cantidades de datos. En el 2009, un grupo de investigadores utilizó; estas técnicas para ganar el Gran Premio de investigació;n Netflix, al encontrar la mejor manera de recomendar nuevas pelí;culas, en funció;n de unos 100 millones de clasificaciones de pelí;culas de sus usuarios. La iniciativa ganadora fue capaz de mejorar el software interno de Netflix, en cuanto a exactitud.

 

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Tal como fueron concebidas originalmente, las redes neuronales se diferencian de la computació;n tradicional en que, con la computació;n convencional, al equipo se le da un algoritmo especí;fico o programa para ejecutar. Con las redes neuronales, la tarea de resolver un problema concreto queda, en gran medida, en manos de la máquina, comenta Reznick.

 

Para resolver un problema como la bú;squeda de un objeto concreto en un contexto determinado, las redes neuronales utilizan un enfoque similar, aunque muy simplifi cado, al que utiliza la corteza cerebral de los mamí;feros.

 

El cerebro procesa la informació;n sensorial a través de millones de neuronas interconectadas. Con el tiempo, las conexiones entre las neuronas cambian, y son cada vez más fuertes, segú;n vamos aprendiendo de nuestro entorno.

 

Una red neuronal artificial (ANN, en siglas) también utiliza este método de modificar la fuerza de las conexiones entre las diferentes capas de neuronas, o nodos en la jerga de la ANN y así; una red neuronal puede construir poco a poco su capacidad para reconocer, por ejemplo, diferentes tipos de perros, utilizando una sola imagen de un perro.

 

Hay numerosos esfuerzos en curso que tratan de replicar, con alta fidelidad, el funcionamiento de nuestro cerebro, como el proyecto Human Brain Project de la Unió;n Europea. Pero los informáticos intentan replicar algunas caracterí;sticas del cerebro para construir sistemas que, con el tiempo, puedan aprender de la misma forma que lo hacemos los humanos.

 

La rápida evolució;n de los chips y microprocesadores está permitiendo el renacer de esta teorí;a, con varias décadas de historia, al ofrecer gran capacidad con escasa potencia, lo que les permitirá integrase en proyectos “neuronales”.

 

Firmas como Micron o IBM están avanzando en hardware y software, respectivamente, al tomar como modelo las redes neuronales y crear algoritmos y aplicaciones complejas, en una tendencia que lleva la computació;n hacia los datos sensoriales y no a la inversa.

 

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