¿Cuáles son los diferentes tipos de aplicaciones neuronales?
Las redes neuronales artificiales se han desarrollado en función de las funciones del cerebro humano como mecanismo de procesamiento. Las aplicaciones neuronales que han evolucionado a partir de esta tecnología son muchas y variadas. Se utilizan para mejorar el rendimiento en áreas como la realidad virtual y la minería de datos, donde la tecnología existente tiende a fallar. Las aplicaciones neuronales también se utilizan en industrias desde el sector financiero hasta la industria médica.
Varios factores afectan las aplicaciones para las cuales una red neuronal artificial es más adecuada. La estructura y la dinámica de la red, así como la forma en que la red aprende, juegan un papel en la definición de las capacidades de estas aplicaciones. Cuatro categorías principales ayudan a definir las tareas y los tipos potenciales de aplicaciones para redes neuronales.
La aproximación de funciones y el procesamiento de datos son categorías similares que cubren aplicaciones como el análisis de series temporales y el filtrado de datos, respectivamente. La categoría de clasificación es una de las más robustas, que contiene aplicaciones que realizan reconocimiento de patrones y secuencias. Finalmente, la robótica es su propia categoría. Las aplicaciones neuronales robóticas ayudan con todo, desde la movilidad hasta la manipulación.
Una sola red puede servir para muchas aplicaciones neuronales, ya que los programas están diseñados para ser personalizables y aprender como parte de la programación. Las aplicaciones industriales incluyen tareas como predecir los niveles de lagos o embalses, ayudar con el control del tráfico aéreo y optimizar los procesos químicos. Las empresas pueden emplear redes neuronales para facilitar el proceso de contratación mediante el análisis de los solicitantes y la predicción de su rendimiento o el análisis de la base de datos de clientes para ayudar a determinar los grupos de comercialización. El reconocimiento óptico de caracteres, denominado OCR, es una de las aplicaciones neuronales más conocidas.
Las industrias financieras y médicas emplean aplicaciones neuronales con regularidad. Las compañías financieras utilizan varios métodos de análisis y minería de datos, así como sistemas de predicción. Los sistemas comerciales automatizados a menudo integran aplicaciones neuronales. El diagnóstico médico es otra aplicación. La investigación, médica o de otro tipo, también se beneficia enormemente con la inclusión de una red neuronal para reconocer patrones, procesar grandes cantidades de datos y realizar simulaciones predictivas.
Las aplicaciones neuronales son cada vez más frecuentes, especialmente en el desarrollo de la robótica y la realidad virtual. Se pueden optimizar o controlar varios métodos de visión artificial y movilización. El aprendizaje automático juega un papel importante en ambos campos al permitir que los robots aprendan su entorno y al ajustar los entornos de realidad virtual casi instantáneamente en función de las interacciones del usuario. A medida que las redes neuronales se vuelven más fáciles de trabajar y más robustas, las aplicaciones neuronales continuarán evolucionando y ayudarán a innumerables campos con tareas que de otro modo serían difíciles de manejar.