O que é um neurônio artificial?
Um neurônio artificial é uma função matemática na programação de software para sistemas de computador que tenta em algum grau imitar a complexa interação de neurônios biológicos ou células condutoras de impulso no cérebro humano e no sistema nervoso. A primeira versão do neurônio artificial foi criada em 1943 por Warren McCulloch e Walter Pitts como uma forma de neurônio binário, em que a entrada poderia ser um valor de 1 ou -1. Juntas, uma combinação dessas entradas é ponderada. Se um certo limiar for superado, a saída do neurônio artificial é 1 e, se as entradas forem insuficientes quando combinadas, a saída será um valor -1.
Juntos, uma coleção de neurônios artificiais interconectados deve funcionar de alguma maneira básica, assim como o cérebro humano. Esse projeto de rede neural artificial é visto como um trampolim no caminho para o desenvolvimento da vida artificial, sistemas sintéticos de computador que podem raciocinar de alguma forma como os seres humanos. Hoje, os sistemas de computadores inteligentes já empregam redes neurais que permitem o processamento paralelo de entrada de dados de maneira mais rápida que a programação de computadores linear tradicional.
Um exemplo de um sistema em funcionamento que depende do neurônio artificial é um sistema de proteção de culturas desenvolvido em 2006, que utilizou um veículo voador para verificar as condições das culturas quanto à presença de doenças e pragas sazonais. O software de rede neural foi escolhido para controlar a varredura das culturas, pois as redes neurais são essencialmente computadores de aprendizado. À medida que mais dados são inseridos nas condições locais, eles se tornam mais eficientes na detecção de problemas, para que possam ser rapidamente controlados antes de se espalharem. Um sistema padrão controlado por computador, por outro lado, teria tratado todo o campo de culturas da mesma forma, independentemente das condições variáveis em determinadas seções. Sem a reprogramação contínua dos projetistas, seria muito mais ineficiente do que um sistema baseado em adaptações de neurônios artificiais.
O software de rede neural também oferece a vantagem de ser adaptável por engenheiros que não estão familiarizados com o design básico do software em nível de codificação. O software é capaz de ser adaptado a uma ampla variedade de condições e ganha proficiência à medida que é exposto a essas condições e coleta dados sobre elas. Inicialmente, uma rede neural produzirá uma saída incorreta como solução para os problemas, mas, à medida que essa saída é produzida, é retornada ao sistema como entrada e um processo contínuo de refino e pesagem dos dados leva a um entendimento cada vez mais preciso da real condições mundiais, com tempo e feedback suficientes.
A adaptação de como uma rede neural é projetada levou a outros tipos de neurônios artificiais, além da estrutura básica de neurônios binários criada em 1943. As redes neurais semi-lineares incorporam funções lineares e não lineares que são ativadas pelas condições. Se o problema que está sendo analisado exibir condições que não são lineares, ou claramente previsíveis e menores, as funções não lineares do sistema são utilizadas recebendo mais peso que os cálculos lineares. À medida que o treinamento do sistema neural continua, o sistema se torna melhor no controle das condições do mundo real que está monitorando versus quais devem ser as condições ideais do sistema. Isso geralmente envolve a incorporação de modelos neuro-difusos na rede neural, que são capazes de explicar os graus de imprecisão na produção de estados significativos de saída e controle.