Cos'è un neurone artificiale?
Un neurone artificiale è una funzione matematica nella programmazione software per i sistemi informatici che tenta di emulare la complessa interazione dei neuroni biologici o le cellule che conduriscono gli impulsi nel cervello umano e nel sistema nervoso. La prima versione del neurone artificiale è stata creata nel 1943 da Warren McCulloch e Walter Pitts come una forma di neurone binario, dove l'input potrebbe essere un valore di 1 o -1. Insieme, una combinazione di questi input è ponderata. Se una certa soglia viene superata, l'output del neurone artificiale è 1 e, se gli input sono insufficienti se combinati, l'output è un valore -1.
Insieme, una raccolta di neuroni artificiali interconnessi è pensata per funzionare in un modo base come il cervello umano. Tale progettazione di rete neurale artificiale è vista come una pietra di lancio chiave lungo il percorso per lo sviluppo della vita artificiale, sistemi informatici sintetici che possono ragionare in qualche modo come fanno gli esseri umani. Sistemi informatici intelligenti oggi ALEREDY impiega reti neurali che consentono l'elaborazione parallela dell'input di dati in modo più rapido rispetto alla tradizionale programmazione di computer lineari.
Un esempio di un sistema al lavoro che dipende dal neurone artificiale è un sistema di protezione delle colture sviluppato nel 2006, che utilizzava un veicolo volante per scansionare le condizioni di coltura per la presenza di malattie stagionali e parassiti. Il software di rete neurale è stato scelto per controllare la scansione delle colture, poiché le reti neurali stanno essenzialmente imparando computer. Man mano che più dati vengono alimentati a loro in condizioni locali, diventano più efficienti nel rilevare problemi in modo che possano essere rapidamente controllati prima che si diffondano. Un sistema standard controllato da computer, d'altra parte, avrebbe trattato lo stesso campo delle colture, indipendentemente dalle diverse condizioni in determinate sezioni. Senza una riprogrammazione continua da parte dei designer, si sarebbe rivelato molto più ineficante di un sistema basato su adattamenti di neuroni artificiali.
Software di rete neurale offre anche il vantaggio di essere adattabile dagli ingegneri che non conoscono intimamente la progettazione di base del software a livello di codifica. Il software è in grado di essere adattato a una vasta gamma di condizioni e aumenta la competenza in quanto è esposto a tali condizioni e raccoglie i dati su di esse. Inizialmente una rete neurale produrrà un output errato come soluzioni ai problemi, ma, poiché questo output viene prodotto, viene restituito nel sistema come input e un processo continuo di raffinazione e pesatura dei dati lo porta a una comprensione sempre più accurata delle condizioni del mondo reale, dato abbastanza tempo e feedback. Adattamento nel modo in cui una rete neurale è progettata ha portato ad altri tipi di neuroni artificiali oltre alla struttura di neuroni binari di base creata nel 1943. Le reti neurali semi-lineari incorporano funzioni sia lineari che non lineari che sono attivate dalle condizioni. Se tIl problema viene analizzato visualizza condizioni non lineari, o non chiaramente prevedibili e non minori, quindi le funzioni non lineari del sistema vengono utilizzate ricevendo più peso rispetto ai calcoli lineari. Man mano che la formazione del sistema neurale continua, il sistema diventa migliore nel controllare le condizioni del mondo reale, sta monitorando rispetto a quali dovrebbero essere le condizioni ideali del sistema. Ciò comporta spesso incorporare modelli neuro-fuzzy nella rete neurale, che sono in grado di tenere conto dei gradi di imprecisione nel produrre output significativi e stati di controllo.