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Las redes neuronales convolucionales son básicamente una arquitectura del Deep Learning que permite a los equipos computacionales procesar eficientemente todo tipo de imágenes.
Por supuesto, también es utilizado para el procesamiento de texto; pero su principal objetivo es el procesamiento de imágenes, desde fotografías hasta vídeos. Sin duda, una colaboración directa sumamente estimada para la Inteligencia Artificial. Veamos con más detalle en qué consiste.
¿Qué son las Redes Neuronales Convolucionales?
La CNN, por sus siglas en inglés “convolutional neural network”, se trata de un tipo de Red Neuronal Artificial que, en imitación al ojo humano, hace posible la identificación precisa de los objetos que se encuentra en su campo de visión.
Cabe destacar que, a diferencia de otras redes neuronales artificiales, en esta arquitectura las entradas son imágenes. Dichas imágenes son procesadas con el objetivo de extraer características relevantes para que al final se genere un resultado, por ejemplo, clasificación de objetos en función a ciertas categorías.
Esto ha permitido el desarrollo de sistemas de clasificación y/o reconocimiento de imágenes como las que procesa un automóvil autónomo, identificación de rostros para cámaras de vigilancia e incluso se ha empleado en materia de salud para detectar de forma precisa ciertas enfermedades. Son muchas las aplicaciones de este tipo de red neuronal, pero ¿Cómo funciona? te lo explicamos a continuación
Funcionamiento de las Redes Neuronales Convolucionales
El cerebro humano procesa las imágenes de forma inmediata gracias a la corteza visual que se encuentra ubicada en la parte de posterior del cerebro. Esta corteza, posee neuronas agrupadas en capas de acuerdo a su función particular.
Por ejemplo, luego que nuestros ojos visualizan cierta imagen, la capa más básica, se encarga de la detección de patrones simples; es decir, líneas, bordes, etc.
Esta información posteriormente es pasada a la siguiente capa, un poco más compleja, la cual se encarga de interconectar elementos a fin de detectar formas.
Seguidamente la información obtenida es nuevamente pasada a otras capas cada vez más complejas y estas poco a poco van identificando características más definidas de la imagen, hasta lograr reconocer completamente la imagen que tenemos enfrente.
Así mismo sucede con las redes neuronales convolucionales. Estas procesan una imagen en formato digital, haciendo que las primeras capas extraigan patrones simples como líneas y bordes. Luego esas líneas y bordes se combinan para identificar formas o figuras y al final se le hace posible reconocer de manera precisa lo que está viendo.
Para entender dicho proceso es importante recordar que toda imagen digital está representada como una matriz de valores en función de cada pixel, estos valores oscilan entre 0 (tonalidades oscuras) a 255 (tonalidades claras o brillantes).
Por lo tanto, cuando se le presenta una imagen a esta red, la imagen es pasada a capas convolucionales, las cuales entrenan diferentes filtros especializados para extraer cierto tipo de características.
Aplicaciones actuales de la CNN
Gracias a la precisión de esta arquitectura y al hecho de que proporciona mayor rendimiento que otros tipos de redes artificiales, la CNN ha sido utilizada en muchos proyectos en los que se requiere el análisis de imágenes o secuencia de imágenes.
Algunos de ellos son el desarrollo de cámaras de alta tecnología capaces de detectar automáticamente diferentes tipos de personas y clasificarlas en función a su actitud o comportamiento.
También podemos mencionar el análisis de videos, en los que se identifica en tiempo real, cualquier tipo de objeto presente en la secuencia imágenes. Y, por último, uno de los usos más conocidos en los últimos años es el de los automóviles sin tripulante o autónomos, donde el vehículo es capaz de guiarse sólo de forma automática utilizando la detección de objetos y calles.
Tan solo estos son unos pocos ejemplos en los que se ha utilizado esta técnica del Deep Learning, son muchos más los proyectos que dejan ver su gran potencial, lo que hace que se convierta en una práctica bastante común entre programadores.
Hardware ideal para redes neuronales
Todo programador que desea adentrarse al mundo de la Inteligencia Artificial debe comenzar por mejorar su hardware. La razón de esto, se debe a que la parte computacionalmente intensiva de las redes neuronales están integradas por gran cantidad de multiplicaciones de matrices.
Ahora bien, ¿qué necesitamos?
Las diferentes partes de una computadora que son ideales para la aplicación de Inteligencia Artificial, no tiene por qué ser algo imposible de adquirir.
Antes de que el Deep Learning tomará popularidad, Google construyó un sistema especializado para entrenar redes enormes. Esto supuso un gran gasto, pues se valía de varios grupos de CPU.
No obstante, investigadores de Stanford, lograron entrenar redes de forma mucho más económica haciendo uso de GPU.
El GPU consiste en un coprocesador que está diseñado para procesar imágenes y operaciones de coma flotante. Todo CPU cuenta con un GPU, pero su potencia es reducida, además al añadir un GPU aparte, se aumenta el rendimiento pues se libera de carga al procesador principal.
Por lo tanto, resulta imprescindible adquirir una buena GPU, ya que esto permitirá que el tiempo de entrenamiento de redes se reduzca a minutos.