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Perceptrones y redes neuronales: Principios básicos de la visión por ordenador

Comprende cómo las redes neuronales están transformando la tecnología moderna, desde el control de calidad en las cadenas de suministro hasta las inspecciones autónomas de servicios públicos mediante drones.

En las últimas décadas, las redes neur onales se han convertido en los componentes básicos de muchas innovaciones clave de la inteligencia artificial (IA). Las redes neuronales son modelos computacionales que intentan imitar las complejas funciones del cerebro humano. Ayudan a las máquinas a aprender de los datos y a reconocer patrones para tomar decisiones informadas. Al hacerlo, permiten subcampos de la IA como la visión por ordenador y el aprendizaje profundo en sectores como la sanidad, las finanzas y los coches autoconducidos

Comprender cómo funciona una red neuronal puede darte una mejor idea de la "caja negra" que es la IA, ayudando a desmitificar cómo funciona la tecnología punta integrada en nuestra vida cotidiana . En este artículo, exploraremos qué son las redes neuronales, cómo funcionan y cómo han evolucionado a lo largo de los años. También echaremos un vistazo al papel que desempeñan en las aplicaciones de visión por ordenador. ¡Empecemos!

¿Qué es un perceptrón en IA?

Antes de hablar en detalle de las redes neuronales, echemos un vistazo a los perceptrones. Son el tipo más básico de red neuronal y constituyen la base para construir modelos más complejos. 

Un perceptrón es un algoritmo lineal de aprendizaje automático utilizado para el aprendizaje supervisado (aprendizaje a partir de datos de entrenamiento etiquetados). También se conoce como red neuronal monocapa y se suele utilizar para tareas de clasificación binaria que diferencian entre dos clases de datos. Si intentas visualizar un perceptrón, puedes pensar en él como en una única neurona artificial. 

Fig. 1. Un perceptrón es una única neurona artificial.

Entender cómo funciona un perceptrón

Un perceptrón puede recibir varias entradas, combinarlas con pesos, decidir a qué categoría pertenecen y actuar como un simple tomador de decisiones. Consta de cuatro parámetros principales: valores de entrada (también llamados nodos) weights and biasesla suma de la red y una función de activación. 

Funciona así:

  • Entradas y pesos: Digamos que tienes varias piezas de información (entradas), y cada una tiene un peso que muestra lo importante que es. Además, el sesgo ayuda al perceptrón a ser más flexible a la hora de tomar decisiones.
  • Cálculo de la suma ponderada: El perceptrón multiplica cada entrada por su peso, y luego lo suma todo, incluido el sesgo, para llegar a una suma ponderada.
  • Toma una decisión: A continuación, el perceptrón utiliza una función de activación para determinar la salida final. Toma la suma ponderada y decide si el perceptrón debe activarse o no. En el caso más sencillo, la función de activación es una función escalonada que da una salida de uno si la suma ponderada está por encima de un determinado umbral, y de cero si no lo está. Así, la entrada ponderada se convierte en una decisión de sí o no.
  • Aprender y mejorar: Si el perceptrón comete un error, ajusta los pesos para intentar mejorar la próxima vez. Este proceso ayuda al modelo a aprender de sus errores.
Fig. 2. Visión general de un perceptrón.

El papel de los perceptrones en la visión por ordenador

Los perceptrones desempeñan un papel importante para ayudarnos a comprender los fundamentos de la visión por ordenador. Son la base de las redes neuronales avanzadas. A diferencia de los perceptrones, las redes neuronales no se limitan a una sola capa. Están formadas por múltiples capas de perceptrones interconectados, lo que les permite aprender patrones no lineales complejos. Las redes neuronales pueden manejar tareas más avanzadas y producir salidas tanto binarias como continuas. Por ejemplo, las redes neuronales pueden utilizarse para tareas avanzadas de visión por ordenador, como la segmentación de instancias y la estimación de poses.

La evolución de la tecnología de visión por ordenador a partir de las redes neuronales

La historia de las redes neuronales se remonta a varias décadas atrás y está repleta de investigaciones y descubrimientos interesantes. Echemos un vistazo más de cerca a algunos de estos acontecimientos clave. 

He aquí un rápido vistazo a los primeros hitos:

  • 1940s: Warren McCulloch y Walter Pitts desarrollaron un circuito sencillo para imitar el funcionamiento del cerebro. 
  • 1958: Rosenblatt introdujo el perceptrón.
  • 1970s: Paul Werbos ideó el concepto de retropropagación (un método de entrenamiento que ayuda a una red neuronal a aprender minimizando la diferencia entre las salidas previstas y las reales). La retropropagación hizo posible entrenar redes neuronales multicapa y allanó el camino para el aprendizaje profundo. 
  • 1980s: Investigadores como Geoffrey Hinton y Yann LeCun estudiaron el conexionismo, que trata de cómo las redes de unidades interconectadas pueden formar procesos cognitivos. Su trabajo sentó las bases de las redes neuronales modernas.
  • 1990s: Jürgen Schmidhuber y Sepp Hochreiter propusieron la red de memoria a largo plazo (LSTM), que se ha convertido en esencial para las tareas de predicción de secuencias.
Fig. 3. Evolución de las redes neuronales.

A medida que nos adentrábamos en el siglo XXI, la investigación sobre redes neuronales despegó, dando lugar a avances aún mayores. En la década de 2000, el trabajo de Hinton sobre las máquinas de Boltzmann restringidas -un tipo de red neuronal que encuentra patrones en los datos- desempeñó un papel clave en el avance del aprendizaje profundo. Facilitó el entrenamiento de las redes profundas, ayudando a superar los retos de los modelos complejos y haciendo que el aprendizaje profundo fuera más práctico y eficaz.

Después, en la década de 2010, la investigación se aceleró rápidamente debido al auge de los big data y la computación paralela. Uno de los hitos de esta época fue la victoria de AlexNet en el concurso ImageNet (2012). AlexNet, una red neuronal convolucional profunda, fue un gran avance porque demostró lo potente que podía ser el aprendizaje profundo para tareas de visión por ordenador, como el reconocimiento preciso de imágenes. Ayudó a desencadenar el rápido crecimiento de la IA en el reconocimiento visual. 

Hoy en día, las redes neuronales están evolucionando con nuevas innovaciones como los transformadores, que son geniales para comprender secuencias, y las redes neuronales gráficas, que funcionan bien con relaciones complejas en los datos. Técnicas como el aprendizaje por transferencia -utilizar un modelo entrenado en una tarea para otra- yel aprendizaje autosupervisado, en el que los modelos aprenden sin necesidad de datos etiquetados, también están ampliando lo que pueden hacer las redes neuronales.

Comprender las redes neuronales: Conceptos básicos

Ahora que hemos cubierto nuestras bases, entendamos qué es exactamente una red neuronal. Las redes neuronales son un tipo de modelo de aprendizaje automático que utiliza nodos o neuronas interconectados en una estructura en capas que se asemeja a un cerebro humano. Estos nodos o neuronas procesan y aprenden de los datos, lo que les permite realizar tareas como el reconocimiento de patrones. Además, las redes neuronales son adaptativas, por lo que pueden aprender de sus errores y mejorar con el tiempo. Esto les da la capacidad de abordar problemas complejos, como el reconocimiento facial, con mayor precisión.

Fig. 4. Una red neuronal.

Las redes neuronales están formadas por múltiples procesadores que trabajan en paralelo, organizados en capas. Constan de una capa de entrada, una capa de salida y varias capas ocultas intermedias. La capa de entrada recibe los datos en bruto, de forma similar a como nuestros nervios ópticos captan la información visual. A continuación, cada capa pasa su salida a la siguiente, en lugar de trabajar directamente con la entrada original, de forma parecida a como las neuronas del cerebro envían señales de una a otra. La capa final produce la salida de la red. Mediante este proceso, una red neuronal artificial (RNA) puede aprender a realizar tareas de visión por ordenador como la clasificación de imágenes.

Una aplicación industrial de las redes neuronales en la visión por ordenador

Una vez entendido qué son y cómo funcionan las redes neuronales, veamos una aplicación que muestra el potencial de las redes neuronales en la visión por ordenador.

Inspección de líneas eléctricas en el sector energético

Las redes neuronales constituyen la base de modelos de visión por ordenador como Ultralytics YOLO11 y pueden utilizarse para inspeccionar visualmente las líneas eléctricas mediante drones. El sector de los servicios públicos se enfrenta a retos logísticos cuando se trata de inspeccionar y mantener sus extensas redes de líneas eléctricas. A menudo, estas líneas se extienden por todo tipo de zonas, desde concurridas zonas urbanas hasta paisajes remotos y escarpados. Tradicionalmente, estas inspecciones las realizaba un equipo de tierra. Aunque eficaces, estos métodos manuales son costosos, llevan mucho tiempo y pueden exponer a los trabajadores a riesgos ambientales y eléctricos. Las investigaciones demuestran que el trabajo en líneas de servicios públicos se encuentra entre los diez empleos más peligrosos de Estados Unidos, con una tasa anual de víctimas mortales de 30 a 50 trabajadores por cada 100.000.

Sin embargo, la tecnología de inspección con drones puede hacer que las inspecciones aéreas sean una opción más práctica y rentable. La tecnología de vanguardia permite a los drones volar distancias más largas sin necesidad de cambiar frecuentemente la batería durante las inspecciones. Muchos drones vienen ahora integrados con IA y tienen funciones automatizadas de evitación de obstáculos y mejores capacidades de detección de averías. Estas funciones les permiten inspeccionar zonas abarrotadas con muchas líneas eléctricas y captar imágenes de alta calidad desde mayores distancias. Muchos países están adoptando el uso de drones y la visión por ordenador para las tareas de inspección de líneas eléctricas. Por ejemplo, en Estonia, el 100% de las inspecciones de líneas eléctricas se realizan con este tipo de drones.

Figura 5. Un técnico que utiliza drones y herramientas de IA para inspeccionar líneas eléctricas (imagen de la izquierda) y el dron que maneja (imagen de la derecha).

Puntos clave 

Las redes neuronales han recorrido un largo camino desde la investigación hasta las aplicaciones y se han convertido en una parte importante de los avances tecnológicos modernos. Permiten a las máquinas aprender, reconocer patrones y tomar decisiones informadas utilizando lo que han aprendido. Desde la sanidad y las finanzas hasta los vehículos autónomos y la fabricación, estas redes están impulsando la innovación y transformando las industrias. A medida que seguimos explorando y perfeccionando los modelos de redes neuronales, su potencial para redefinir aún más aspectos de nuestra vida cotidiana y de las operaciones empresariales se hace cada vez más evidente.

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