Redes Neuronales Artificiales

Redes Neurales Artificiales
Panorama Histórico
Conseguir, diseñar y construir máquinas capaces de realizar procesos con cierta inteligencia ha sido uno de los principales objetivos y preocupaciones de los científicos a lo largo de la historia. Sin embargo a pesar de disponer de herramientas y de lenguajes de programación diseñados para el desarrollo de máquinas inteligentes, existe un problemade fondo que limita los resultados: estas máquinas se implementan sobre ordenadores basados en la filosofía de Von Neumann, y se apoyan en una descripción secuencial del proceso de tratamiento de la información.
Las primeras explicaciones teóricas sobre el cerebro y el pensamiento fueron dadas por algunos filósofos griegos, como Platón y Aristóteles, quienes fueron apoyados después por Descartesy filósofos empiristas.
Alan Turing, en 1936, fue el primero en estudiar el cerebro como una forma de ver el mundo de la computación, pero quienes primero concibieron algunos fundamentos de la computación neuronal fueron Warren McCulloch y Walter Pitts, después otras teorías iníciales fueron expuestas por Donald Hebb. Pero solo hasta 1957 Frank Rosenblatt comenzó el desarrollo del Perceptrón,la red neuronal más antigua de la que me encargaré posteriormente.
Más adelante apareció el modelo ADALINE, desarrollado por Bernard Widrow y Marcial Hoff.
Stephen Grossberg realizó Avalancha en 1967, hasta 1982 el crecimiento se frenó pero surgierón luego investigaciones sobre redes como la de Marvin Minsky y Seymour Papert, después James Anderson desarrollo el Asociador Lineal, en JapónKunihiko Fukushimika y Teuvo Kohonen que se centraron en redes neuronales para el reconocimiento de patrones; en USA John Hopfield también realizó importantes investigaciones.
Desde 1985 comenzaron a consolidarse los congresos más importantes como Neuronal Networks for Computing, la Neural Information Processing Systems, entre algunas otras.
Actualmente, son numerosos los trabajos que se realizan ypublican. Revistas como Neural Networks, Transactions on Neural Networks, entre otros, son las encargadas de la publicación de los últimos avances.
El Departamento de Defensa de los Estados Unidos, la Sociedad Europea de Redes Neuronales son algunos de los ejemplos del resurgir de la investigación sobre redes neuronales.

Aplicaciones de las Redes Neuronales

Las redes neuronales son unatecnología computacional emergente que puede utilizarse en un gran número y variedad de aplicaciones, tanto como comerciales como militares.
Hay muchos tipos diferentes de redes neuronales, cada uno de los cuales tiene un aplicación particular más apropiada. Separándolas según las distintas disciplinas algunos ejemplos de sus aplicaciones son:
Biología:
Aprender más acerca del cerebro y otrossistemas.
Obtención de modelos de la retina.
Empresa
Reconocimiento de caracteres escritos.
Identificación de candidatos para posiciones específicas.
Optimización de plazas y horarios en líneas de vuelo.
Explotación de bases de datos.
Evaluación de probabilidad de formaciones geológicas y petrolíferas.
Sintesís de voz desde texto.
Medio Ambiente
Analizar tendencias y patrones.Previsión del tiempo.
Finanzas
Previsión de la evolución de los precios.
Valoración del riesgo de los créditos.
Identificación de falsificaciones.
Interpretación de firmas.
Manufacturación
Robots automatizados y sistemas de control (visión artificial y sensores de presión, temperatura, gas, etc.)
Control de producción en líneas de proceso.
Inspección de calidad.
Filtrado de señales.
MedicinaAnalizadores del habla para la ayuda de audición de sordos profundos.
Diagnóstico y tratamiento a partir de síntomas y/o de datos analíticos (encefalograma, etc.).
Monitorización en cirugía.
Predicción de reacciones adversas a los medicamentos.
Lectoras de Rayos X.
Entendimiento de causa de ataques epilépticos.
Militares
Clasificación de las señales de radar .
Creación de armas...