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Las redes neuronales convolucionales son ya un concepto con más de cuarenta años de trayectoria. Datan de 1980 y, desde entonces, evolucionan de tal manera, que han llegado a revolucionar la percepción visual.
¿Qué son las redes neuronales convolucionales?
Una red neuronal convolucional es una red neuronal artificial, es decir, que imita una red neuronal natural, incluyendo las neuronas y las conexiones entre estas. Esta red incorpora neuronas artificiales que cumplen una función receptiva similar a la de las neuronas de la corteza visual humana primaria.
El proceso de aprendizaje está diseñado para imitar el córtex visual del ojo humano y es capaz de identificar las características de entradas de la luz que intervienen en el proceso de reconocimiento de imágenes.
Esta red contiene capas ocultas especializadas que tienen jerarquía. ¿Qué quiere decir esto? Pues que las primeras capas identifican formas simples como rectas y curvas. A medida que se va profundizando en la red, las capas interiores son capaces de reconocer imágenes más complejas como siluetas, rostros, luces, sombras, etcétera.
¿Cómo funciona una red neuronal convolucional?
Como la tarea de esta red es aprender por su cuenta a identificar los objetos al interior de una imagen, debe ser capaz de captar las características únicas de dicho objeto. Para esto, la red debe someterse a una gran cantidad de imágenes del objeto para que pueda establecer un patrón único que se replica en todas.
Pongamos un ejemplo. Podemos someter la red a la lectura de más de 10.000 imágenes de perros. De esta manera, entenderá las condiciones generales de su forma, pelaje, orejas, tamaños y otras características similares.
Una vez haya establecido las reglas generales del objeto escaneado, podrá reconocer perros en diferentes condiciones, es decir, ladrando, saltando, etcétera.
La red convolucional establece una matriz de píxeles dependiendo de la imagen escaneada e instituye los patrones acordes a la grilla generada. Los píxeles pueden ir desde 0 a 225. Sin embargo, en la red neuronal se normaliza de 0 a 1.
Cada píxel de la imagen corresponde a una neurona artificial. Claro, si solamente existe un color. Si utilizamos una red de tres colores como, por ejemplo, magenta, cian y amarillo, estas neuronas deben multiplicarse por 3.
Por ejemplo, si tenemos una imagen de 28 x 28 píxeles, esta tendrá un total de 784 neuronas artificiales, en el caso de que se configure en un solo color o escala de grises. Si es una imagen a color, entonces tendría que ser 28 x 28 x 3, lo que equivale a 2352 neuronas artificiales de entrada.
Beneficios de las redes neuronales convolucionales
Uno de los mayores beneficios de estas redes neuronales artificiales es que permite un aprendizaje automático a los computadores y les da la capacidad de «ver». Gracias a esto, los computadores pueden clasificar imágenes, enseñar a conducir a los automóviles autónomos, detectar tumores de manera automática, entre otras tareas.
Además, estas redes son especialmente útiles para clasificar datos que estén distribuidos de manera continua a lo largo del mapa de entrada y que sean similares estadísticamente en cualquier lugar del mapa. A la vez, las convoluciones en 1D pueden ser utilizadas para clasificar series de tiempo y señales de audio, mientras que las convoluciones en 3D pueden ser utilizadas para clasificar datos volumétricos.
Entre las alternativas que hoy se tienen respecto al uso de las redes neuronales convolucionales se pueden hallar las siguientes:
- Detección de objetos.
- Transferencia de estilos.
- Reconocimiento facial.
- Detección de formas y objetos.
- Redes adversarias generativas (GAN).
Computer vision y el reconocimiento de imágenes
El computer vision, también llamado visión artificial, presenta infinitas oportunidades en un sinfín de campos. Este concepto deriva de las redes neuronales que competen a este artículo, y es el que se define como el encargado de simular la corteza visual cerebral.
La utilización del computer vision tiene un potencial único. Más que identificar y clasificar imágenes, puede reconocer patrones cancerígenos en imágenes de rayos X, enfermedades en la piel y toda clase de señales de cambios en la salud. A la vez, el estado de materiales de construcción, fruta fresca y el estado de la comida en general.
También puede clasificar señales de tránsito para que puedan ser respetadas por un auto inteligente. Todo parte de un pequeño principio, el de extraer características únicas de una imagen al deslizarla por el lector apropiado que transforma los píxeles en neuronas artificiales.
Entre más profunda sean las redes neuronales convolucionales, mayores y más exactas serán las características que se extraen a partir de la imagen. Gracias a esto, el fin último es diseñar redes con capas complejas para un mejor desempeño de la red y lograr que esta detecte problemas de toda índole.
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