Tecnología basada en la naturaleza

Por Laura Danae Coca Humerez
Fuente: TDS

Buscar inspiración en la naturaleza no es una idea nueva. Se practicó a lo largo de toda la historia de la humanidad, grandes inventos tuvieron como musa a la naturaleza, el grupo Mercedes presentaba en 2005 un coche, el «Mercedes-Benz Bionic«, cuyo diseño exterior se fijaba en un pez tropical, el ostracion cubicus, conocido como pez cofre. La forma y fortaleza del cuerpo de este animal inspiró a los ingenieros de la compañía automovilística para mejorar la aerodinámica y resistencia de su chasis, la compañía Speedo creo bañadores que simulan la piel de los tiburones, su diseño reduce la fricción con el agua, de modo que el nadador gasta menos energía y aumenta su velocidad.

Los ejemplos de diseños basados en sistemas naturales son cada vez más diversos y espectaculares. Así, mirando la naturaleza, y observando específicamente el comportamiento del ser humano, podemos mencionar a las Redes Neuronales, las cuales son un campo muy importante dentro de la Inteligencia Artificial. Inspirándose en el comportamiento conocido del cerebro humano (principalmente el referido a las neuronas y sus conexiones), trata de crear modelos artificiales que solucionen problemas difíciles de resolver mediante técnicas algorítmicas convencionales.

Las redes neuronales se basan en una idea sencilla: dados unos parámetros, hay una forma de combinarlos para predecir un cierto resultado. Para entender mejor este concepto imaginen a Tarzán, quién creció solo en la selva y jamás vio a una mujer en su vida, un día una mujer llamada Jane llega a la selva; él le da una piedra, pero a ella no le gusta, un día le da una flor y eso le gusta, entonces sigue intentando un día atrapa una serpiente y se la da, pero a ella no le gusta; luego le da un conejito y eso le gusta; a ella no le gusta que él grite, pero sí que sonría. Al construir estas experiencias aprende cómo ganarse el corazón de Jane, de esto viene el término de aprendizaje automático, haces que la computadora aprenda sola alimentándola con datos de distintas experiencias, el aprendizaje se realiza mediante la red neuronal artificial, así logra predecir los resultados.

Por lo tanto, las redes neuronales nos permiten simular características propias de los humanos, como la capacidad de memorizar y de asociar hechos. Si observamos situaciones que no pueden expresarse mediante un algoritmo, descubrimos que estas tienen algo en común: la experiencia, cualidad humana, que nos permite aproximarnos a una solución en base al conocimiento acumulado. En definitiva, las redes neuronales artificiales son un modelo simplificado del cerebro humano.

Cuando se habla de ‘red neuronal’ en realidad se emplea una metáfora, porque esos modelos computacionales funcionan como lo haría una neurona, llevando información hasta otra a través de la sinapsis. Se trata básicamente de imitar lo que ocurre en el cerebro humano, pero dentro de un ordenador.

El aprendizaje se lleva a cabo con cada experiencia de entrada. En éstas, el algoritmo realizará modificaciones con las conexiones internas hasta que encuentre cómo lograr una salida deseada en un nivel de precisión específico. Una vez que el algoritmo haya aprendido, es posible ingresar más entradas y la red neuronal artificial ofrecerá una predicción.

Estos sistemas no requieren que la tarea a ejecutar se programe, en cambio generalizan y aprenden de la experiencia.

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