Para los entusiastas de las redes neuronales, aquí se explica cómo crear una red neuronal con Delphi Codegear 2007 utilizando el componente Tffnn para que lo podáis incorporar en vuestros programas además de una forma muy sencilla.

Últimanente, las redes neuronales están volviendo a la actualidad por los logros que están consiguiendo. Por ejemplo, Google ha logrado derrotar a su propio reCAPTCHA con redes neuronales, en Stanford han conseguido generar pies de fotos automáticamente... Metas bastante impresionantes y que cada vez se acercan más a esa idea original de reproducir el funcionamiento del cerebro humano en un ordenador. Ahora bien, ¿en qué consisten estos modelos?

Por resumirlo con un lenguaje sencillo, las redes neuronales son básicamente una imitación en software del funcionamiento de las neuronas de los animales: de sus interconexiones y de cómo ciertos estímulos de entradas producen ciertas salidas o resultados. Por otro lado, el aprendizaje automático consiste básicamente en dotar a los ordenadores de inteligencia artificial permitiéndoles aprender – y una forma de hacerlo es utilizando redes neuronales.

El uso de redes neuronales de distintos tipos está cada vez más extendido en nuevas tecnologías, sobre todo asociado a inteligencia artificial o reconocimiento de formas. Hoy en día se utilizan redes neuronales para reconocimiento y etiquetado de imágenes, reconocimiento de voz y traducción instantánea, en predicción del cáncer, y en tareas menos trascendentes como el nuevo algoritmo de YouTube que elige automáticamente la miniatura más adecuada de un vídeo o un programa que escribe artículos periodísticos.

¿Qué pasaría si en lugar de ponerte a ver 'Blade Runner' haces que quien se ponga a verla sea una plataforma de inteligencia artificial con una red neuronal analizándolo todo? Eso es precisamente lo que ha hecho Terence Broad, un investigador que trabaja en su tesis 'Autoencoding Video Frames' en la que ha logrado algo singular: que una red neuronal interprete lo que ve y nos deje además reproducir cómo lo ve. El resultado es desde luego singular.

Un artículo publicado en ScienceDirect y que hemos conocido a través de la Universidad de Surrey asegura que, a través de una red neuronal, se ha sido capaz de detectar anomalías relacionadas insuficiencia cardíaca congestiva con tan solo un latido del corazón (medido por ECG), y con un 100% de precisión. Que una red neuronal detecte problemas cardiacos con tan solo un latido supone todo un hito, y tal como explican desde la universidad, se traduce en una mejora drástica de los métodos de detección de este tipo de enfermedades.

Las redes neuronales generativas adversarias son una forma nueva de combinar dos redes neuronales. El discriminador ayuda al generador a crear cada vez mejores imágenes. Tanto el generador como el discriminador van mejorando simultáneamente hasta que llega un punto que para nosotros las imágenes creadas por el generador nos parecen tan realistas que no podemos distinguirlas de imágenes reales. Los modelos generativos son muy nuevos en el mundo del aprendizaje profundo. La velocidad de la investigación en este campo está siendo asombrosa.

Científicos de Estados Unidos han conseguido establecer similitudes entre la forma en que funcionan las redes neuronales y la manera en que se organizan las grandes ciudades del mundo. Redes de carreteras y redes de sinapsis son sorprendentemente parecidas, afirman los investigadores, porque responden a la misma necesidad: la de una interconexión compacta para funcionar correctamente. Las ciudades fueron escogidas para el estudio de la similitud de ambas redes porque su desarrollo ha respondido durante décadas a las presiones económicas ...

(CYP)SNNS (Stuttgart Neural Network Simulator) es un simulador que provee un entorno flexible para el desarrollo e investigación de aplicaciones de redes neuronales, diseñado en la Universidad de Stuttgart (Alemania).

Un equipo de investigadores de la Universidad de Alcalá (UAH) y la Universidad Complutense de Madrid (UCM) ha ideado un nuevo método para predecir la velocidad del viento en aerogeneradores de parques eólicos. El sistema se basa en el uso conjunto de modelos de predicción meteorológica y redes neuronales artificiales, y permite calcular la producción energética de parques eólicos con dos días de antelación.

Śrī Pandit Jawāharlāl Nehru, el que fuera primer ministro de la India e iniciador de una saga política, dijo una vez “La vida es como una partida de cartas. La mano que te reparten es el determinismo; la forma en que la juegas es el libre albedrío”. Un nuevo estudio publicado en el Journal of Gambling Studies recoge que una red neuronal artificial predice las apuestas de un jugador de póquer y cuánto ganará o perderá en acumulado con una precisión de tres cifras decimales.

Si queremos usar redes neuronales en nuestros proyectos podemos usar la librería FANN (Fast Artificial Neural Network) para facilitar un poco las cosas. Es una librería en varios lenguajes de programación que permite implementar redes neuronales multicapas de forma rápida. Vía:www.mpmlab.com.ar/dm/node/2

[c&p] Un equipo de investigadores encabezado por Lulu Qian, del Instituto de Tecnología de California (Estados Unidos), presenta la primera red neuronal biomolecular, basada en ADN, que puede acceder a “recuerdos” a partir de patrones incompletos, exactamente como hace un cerebro. Los resultados se publican en Nature.

Investigadores de la Universidad Pablo de Olavide, del NT2 Labs – Nikola Tesla New Technology Labs de Chile y de la Universidad de Sevilla han aplicado técnicas basadas en la minería de datos para el descubrimiento de patrones en series temporales de origen sísmico, y así poder predecir su ocurrencia. En concreto, han utilizado redes neuronales artificiales para predecir terremotos en Chile, uno de los países con mayor actividad sísmica del mundo, y en la Península Ibérica.

Científicos israelíes y estadounidenses han creado un sistema que imita al GPS para cartografiar las redes neuronales. Al igual que el GPS triangula a partir de la distancia a tres satélites distintos, en este caso se inyectan tres marcadores que se van difundiendo por las células neuronas, y analizando la concentración final de los tres en cada una. Así se puede deducir a qué tejidos están conectadas. Durante más de un siglo, los neurocientíficos han tratado de descubrir la estructura de los circuitos neuronales del cerebro con el fin de...

Investigadores de la Universidad de Valladolid han creado un modelo que predice que bancos puedan quebrar. Dicho modelo se basa en unos algoritmos que imitan el funcionamiento de las redes neuronales. En esencia, lo que hace es imitar la capacidad de nuestro sistema nervioso para identificar ciertos patrones que indican el riesgo de quiebra de una determinada entidad.

"Deep Dream" es el nombre que el equipo de investigación de Google le dió a su red neuronal, algoritmo de inteligencia artificial del que ya hemos hablado antes en el blog, y que se hizo conocido por crear la llamada "primera imagen generada por una inteligencia artificial". Ahora, el equipo de Google liberó el código,…

¿Como soñaría un robot? Si alguna vez os lo habéis preguntado probablemente os encontréis entre los más fervientes amantes de la ciencia ficción. Pero no penséis que es una cuestión ridícula. Los sueños son un elemento íntimamente relacionado con los seres con capacidades cognitivas. Así que al escuchar a los ingenieros de software de google hablar de "cómo sueñan" sus redes neuronales, lo mínimo que puede ocurrir es que se despierte nuestra curiosidad. Si además podemos ilustrarlo en imágenes, ya no tenemos excusa para no prestar atención.

Los antivirus (y en general todas las herramientas SIEM) son ineficaces frente a nuevos malwares, por la sencilla razón de que éstos servicios se basan en firmas, y las firmas son generadas a posteriori (primero tienen que localizar un malware para luego ficharlo y enviarlo como actualización a los usuarios).Las redes neuronales artificiales se posicionan como una posible vía para mejorar ese porcentaje de fallo con el que cuentan las herramientas SIEM, al ser estas capaces de anteponerse a situaciones a priori desconocidas.

Técnica de edición de fotografías de rostros mediante redes neuronales. A diferencia de la edición habitual «por píxeles», con este métdodo se trabaja con el aprendizaje e «imágenes similares» modificando pequeñas zonas que puedan «tener sentido». El pincel y los colores intentan rellenar la imagen con la información que más se acerque al objetivo, lo cual puede requerir modificar otras partes de la foto, por ejemplo el color del pelo o los labios.

El objetivo era enseñar a una red neuronal vídeos de muchos fluidos y simulaciones de fluidos de forma que aprendiera como funcionan las dinámicas hasta el punto que pudiera predecir que ocurría a continuación. La red neuronal no solo lo resuelve correctamente si no que a menudo los resultados se confunden con vídeo real, y aún más, el tiempo de ejecución es del orden de pocos milisegundos para una simulación que normalmente tardaría varios minutos con las técnicas de simulación tradicionales.

Detrás de este proyecto, conocido como 'Intelligent Edge', se encuentra la compañía Varma e investigadores de Microsoft en Redmond, quienes han logrado comprimir redes neuronales de 32 bits dentro de este chip. El objetivo de esto es acercar la inteligencia artificial al hardware local y así cortar la dependencia a los grandes servidores en la nube, además de que también significa una importante reducción en el consumo de datos.

Sam Greydanus, un físico que investiga sobre aprendizaje profundo (deep learning) y neurociencia explica cómo se puede crear una red neuronal recursiva (RNN) para descifrar mensajes cifrados por la famosa máquina Enigma que utilizaron los alemanes durante la Segunda Guerra Mundial.

Una red neuronal está escribiendo el próximo libro de Juego de Tronos, con unos giros en la historia que no tienen nada que envidiar a los de George R.R. Martin.