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Respuesta:
Las redes neuronales artificiales (también conocidas como sistemas conexionistas) son un modelo computacional evolucionado a partir de diversas aportaciones científicas que están registradas en la historia.[1] Consiste en un conjunto de unidades, llamadas neuronas artificiales, conectadas entre sí para transmitirse señales. La información de entrada atraviesa la red neuronal (donde se somete a diversas operaciones) produciendo unos valores de salida.
Explicación:
Una red neuronal artificial es un grupo interconectado de nodos similar a la vasta red de neuronas en un cerebro biológico. Cada nodo circular representa una neurona artificial y cada flecha representa una conexión desde la salida de una neurona a la entrada de otra.
Cada neurona está conectada con otras a través de unos enlaces. En estos enlaces el valor de salida de la neurona anterior es multiplicado por un valor de peso. Estos pesos en los enlaces pueden incrementar o inhibir el estado de activación de las neuronas adyacentes. Del mismo modo, a la salida de la neurona, puede existir una función limitadora o umbral, que modifica el valor resultado o impone un límite que no se debe sobrepasar antes de propagarse a otra neurona. Esta función se conoce como función de activación.
Estos sistemas aprenden y se forman a sí mismos, en lugar de ser programados de forma explícita, y sobresalen en áreas donde la detección de soluciones o características es difícil de expresar con la programación convencional. Para realizar este aprendizaje automático, normalmente, se intenta minimizar una función de pérdida que evalúa la red en su total. Los valores de los pesos de las neuronas se van actualizando buscando reducir el valor de la función de pérdida. Este proceso se realiza mediante la propagación hacia atrás.
El objetivo de la red neuronal es resolver los problemas de la misma manera que el cerebro humano, aunque las redes neuronales son más abstractas. Las redes neuronales actuales suelen contener desde unos miles a unos pocos millones de unidades neuronales.
Nuevas investigaciones sobre el cerebro a menudo estimulan la creación de nuevos patrones en las redes neuronales. Un nuevo enfoque está utilizando conexiones que se extienden mucho más allá y capas de procesamiento de enlace en lugar de estar siempre localizado en las neuronas adyacentes. Otra investigación está estudiando los diferentes tipos de señal en el tiempo que los axones se propagan, como el aprendizaje profundo, interpola una mayor complejidad que un conjunto de variables booleanas que son simplemente encendido o apagado.
Las redes neuronales se han utilizado para resolver una amplia variedad de tareas, como la visión por computador y el reconocimiento de voz, que son difíciles de resolver usando la ordinaria programación basado en reglas. Históricamente, el uso de modelos de redes neuronales marcó un cambio de dirección a finales de los años ochenta de alto nivel, que se caracteriza por sistemas expertos con conocimiento incorporado en si-entonces las reglas, a bajo nivel de aprendizaje automático, caracterizado por el conocimiento incorporado en los parámetros de un modelo cognitivo con algún sistema dinámico.
El descubrimiento de las neuronas artificiales se relaciona directamente con la física, ya que muchos parámetros y fenómenos físicos sustentan la estimulación eléctrica, la conducción de un impulso eléctrico, al tratar de simular el funcionamiento de las neuronas naturales.
Los principios y propiedades de la materia y energía que estudia la física, explican muchos fenómenos naturales como la conducción del impulso nervioso. Así como también sirven de sustento a innumerables avances o investigaciones realizadas en biomedicina.
Las neuronas artificiales
Las neuronas artificiales son dispositivos electrónicos o microchips que están en proceso de desarrollo, de perfeccionamiento, y que buscan imitar la función de una neurona natural, la transmisión de un impulso nervioso.
Se relaciona con la física ya que el impulso nervioso es realmente un impulso eléctrico, una red de interconexiones eléctricas, que suceden en el tejido nervioso. Los diferentes tipos de neuronas se encargan de captar, de transmitir estímulos, entre otras funciones.
Este funcionamiento es lo que busca imitar un michochip o una neurona artificial, creada y desarrollada bajo la comprensión, desde el punto de vista de la física, para generar un estímulo, transmitirlo, produciendo también señales de control.
Para concluir, las neuronas son vitales para captar, transmitir, estímulos, impulsos nerviosos, los cuales son impulsos eléctricos. La función y la carga eléctrica es una magnitud física, y es la base del estudio y desarrollo de las neuronas artificiales.
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