El ¡®Nobel¡¯ de la inform¨¢tica reconoce los avances en las redes neuronales

¡°Los premios Turing son como los Nobel de la inform¨¢tica y vienen a reconocer un campo que, tras una etapa de estancamiento, ha vuelto a resurgir. Las redes neuronales han tenido un importante pasado y tienen un prometedor futuro¡±. As¨ª destaca el catedr¨¢tico de Sistemas de la Informaci¨®n e Inform¨¢tica de Gesti¨®n de la Universidad Pablo de Olavide (Sevilla) el reconocimiento realizado por el galard¨®n Turing (dotado con un mill¨®n de d¨®lares) a los investigadores en inteligencia artificial Geoffrey Hinton, Yann LeCun y Yoshua Bengio.

Las redes neuronales, presentes en multitud de dispositivos ya habituales, como los asistentes de voz o los sistema de seguridad de los veh¨ªculos, intentan imitar al cerebro humano y han pasado de trabajar con estructuras simples (monocapa) a hacerlo con sistemas complejos (deep learning) para, seg¨²n explica el profesor y tambi¨¦n director del Data Science Lab, identificar voces o distinguir im¨¢genes entre otras muchas aplicaciones.

Su utilizaci¨®n se ha generalizado en las labores de la inteligencia artificial para realizar clasificaciones complejas, predicciones y modelos de aprendizaje mec¨¢nico. Se trata de imitar al ¨®rgano m¨¢s complejo (el cerebro humano), por lo que se ha denominado modelo bioinspirado o neuronas artificiales.

Estos sistemas resurgen en 2004 gracias al investigador galardonado y profesor de la Universidad de Toronto (Canad¨¢), Geoffrey Hinton, quien desarroll¨® un concepto en el que se ha venido trabajando desde hace medio siglo y orientado al aprendizaje mec¨¢nico y reconocimiento de elementos tan complejos como el habla o la imagen. Hinton cre¨® una comunidad de investigaci¨®n a la que se sumaron los tambi¨¦n distinguidos con el premio Turing: Yann LeCun, de la Universidad de New York, y Yoshua Bengio, de la de Montreal (Canad¨¢).

Los premios Turing, concedidos por la Association for Computing Machinery, la mayor agrupaci¨®n de profesionales de la inform¨¢tica, ha otorgado el mill¨®n de d¨®lares del premio a los tres investigadores. El primero trabaja para Google; el segundo, para Facebook; y el tercero para IBM y Microsoft. Las tres compa?¨ªas cuentan con las redes neuronales como herramientas fundamentales en sus programas de reconocimiento, clasificaci¨®n y control.

Las redes neuronales se basan en sistemas matem¨¢ticos cada vez m¨¢s complejos que pueden aprender del an¨¢lisis de cantidades de informaci¨®n, seg¨²n explica Salmer¨®n, que tambi¨¦n es investigador y miembro de entidades cient¨ªficas como Internet Society, Association of Computing Machinery, Association of Logic Programming o International Rough Sets Society. Esta habilidad ha barrido los l¨ªmites por los que esta disciplina sufri¨® un estancamiento.

Algunos de los campos de aplicaci¨®n son la medicina o los coches inteligentes. Investigadores del departamento de Ingenier¨ªa Mec¨¢nica de la Universidad de M¨¢laga (UMA) han desarrollado un sistema de seguridad para veh¨ªculos inspirado en las redes neuronales de impulso (spiking neural networks), modelos artificiales que act¨²an de forma muy similar a las biol¨®gicas, a la hora de procesar la informaci¨®n.

Este modelo intenta imitar al cerebro y analiza m¨¢s condiciones que las percibidas a simple vista o las incluidas en los programas de seguridad actuales. De esta forma, por ejemplo, la decisi¨®n mec¨¢nica de frenar se toma no solo ante la presencia de un objeto, sino tambi¨¦n ante los datos de velocidad, potencia del motor, temperatura y humedad.