Recientemente ha surgido una nueva tendencia en el espacio de los medios: el modelado de imágenes únicas, que pueden generarse en segundos mediante aplicaciones especiales que utilizan las últimas redes neuronales. ¿Pero, qué es esto? ¿Cómo funciona su mecanismo? ¿Dónde más se utilizan estas redes?

Cómo funcionan las redes neuronales modernas

La idea de una red neuronal proviene de la biología. En un comentario exclusivo para TV BRICS, el programador y desarrollador de juegos Denis Kondratyev explicó que las neuronas biológicas se utilizan para organizar el comportamiento de los animales que tienen sistemas nerviosos: desde humanos hasta una hormiga. La diferencia está sólo en el número de estas neuronas. El cerebro humano, por ejemplo, puede contener alrededor de 85 mil millones de neuronas. Una hormiga, en cambio, tiene unos 250.000 para todo su sistema nervioso.

“Todo comienza con las neuronas responsables de la percepción: el olfato, el tacto, el oído, la vista. A medida que las neuronas se excitan, envían la señal a los músculos u otras neuronas que transmiten la información. Dependiendo de la fuerza de las señales de entrada, una se transmite o no. La lógica del comportamiento está determinada por esto. Todas las redes neuronales modernas se basan en este principio”, dijo el experto.

Cómo funcionan las redes neuronales

Pasamos de la biología a las tecnologías de la información. Las redes neuronales son modelos matemáticos que se entrenan en lugar de programar. Para hacer esto, están capacitados: se carga un determinado conjunto de datos y se explican los elementos individuales.

“Por ejemplo, suben 100 fotos con y sin gatitos y etiquetan a los gatitos. Luego, la red neuronal procesa los parámetros (cuatro patas y una cola, por ejemplo) y aprende no solo a encontrar gatitos en otras fotos, sino también a distinguirlos de, digamos, cachorros. En esta etapa, los desarrolladores monitorean cómo está funcionando la red neuronal y hacen ajustes. Después de una cierta cantidad de entrenamiento, la red neuronal está lista para funcionar de forma independiente. La capacitación puede ser no solo sobre imágenes, sino también sobre cualquier tipo de datos: texto, video, audio”, explicó Anatoly Uglov , director técnico de Digimatics.

Al hacerlo, cada elemento de la red neuronal artificial recibe, transforma una señal digital y la transmite a las neuronas de la siguiente capa, y si se combina en una gran red, podrá resolver problemas complejos. La complejidad depende de la cantidad de estas neuronas, la arquitectura de la red y la potencia informática, dijo Vladimir Semenovykh, desarrollador principal del grupo de visión por computadora en XOR “Antison”, una empresa de TI.

Cómo las redes neuronales generan imágenes bajo demanda

La generación de imágenes a partir de consultas de texto, así como otros dibujos o bocetos, se realiza de la misma manera que el reconocimiento de imágenes: la red neuronal compara su consulta con todos los elementos posibles de su base de conocimiento. Cuanto mayor sea esta base de conocimientos, más efectivo y realista será el resultado, enfatizó Anatoliy Uglov.

“Vale la pena señalar que el tamaño y la calidad de las muestras de entrenamiento para una red neuronal es tan importante como aprender algo nuevo de un ser humano. Si un artista, por ejemplo, ha visto muchas imágenes en estilo anime, entonces es difícil que él cree algo al estilo de los artistas clásicos rusos que conocemos de la Galería Tretyakov, y viceversa. Los mejores resultados vendrán de alguien que pueda combinar varios estilos y, gracias a eso, producir algo nuevo e interesante”, dijo el experto.

Las redes neuronales ahora se usan mucho para generar contenido: fotos, videos, música. Tales aplicaciones operan sobre la base de modelos de lenguaje basados ​​en arquitectura transformadora y redes generativas-adversarias. ¿Difícil? Para explicar: transformar en este caso es un modelo de construcción de redes neuronales, y las redes generativas-adversarias son una combinación de dos redes neuronales, una de las cuales crea imágenes y la otra rechaza las inadecuadas y deja las que mejor se ajustan a la solicitud.

Usando una red neuronal, el equipo editorial de TV BRICS generó sus imágenes con animales de los países BRICS.

Primera consulta: leopardo de las nieves, carnaval brasileño, disfraces coloridos, irbis, baile de samba.

Segundo pedido: China, Festival de los Faroles, papagayo, plaza, embalse.

Tercer pedido: playa, Sudáfrica, panda, cóctel, sombrero, mar.

Lo que hace que las redes neuronales sean únicas

Las redes neuronales son únicas porque se basan en la estructura y función del cerebro humano, lo que les permite aprender y tomar decisiones de manera similar.

“A diferencia de los algoritmos tradicionales, las redes neuronales pueden aprender patrones y hacer predicciones a partir de grandes cantidades de datos sin una programación explícita. También tienen la capacidad de procesar relaciones complejas y no lineales, adaptarse a nueva información y hacer generalizaciones a partir de ejemplos, haciéndolas adecuadas para tareas como reconocimiento de imagen y voz, traducción de idiomas y toma de decisiones autónoma”, dijo Denis Kondratyev.

Además, lo que hace que las redes neuronales sean únicas es su estructura sofisticada y compleja con millones de parámetros. Las redes neuronales pueden aprender casi cualquier “patrón”, sin importar cuán complejo sea. Son capaces de acumular y formar las conexiones más obvias entre objetos.

¿En qué áreas se pueden usar las redes neuronales?

Una de las aplicaciones más populares de las redes neuronales en la actualidad es el reconocimiento de imágenes visuales, audio y video. Se utilizan en todas partes, desde asistentes de voz, un contestador automático en un banco y efectos especiales en las redes sociales (en máscaras de realidad virtual en redes sociales y mensajeros) hasta analizar el estado de los oleoductos y contar chatarra en una fábrica.

El programador Denis Kondratyev explicó en qué áreas aún se pueden usar las redes neuronales y en qué direcciones se desarrollarán en el futuro cercano:

• Visión por computadora: análisis de imágenes y videos, reconocimiento de objetos y comprensión de escenas;
• Robótica: control y navegación de robots autónomos;
• Asistencia sanitaria: análisis de imágenes médicas, diagnóstico de enfermedades y descubrimiento de fármacos;
• Finanzas: detección de fraude, previsión bursátil y análisis de riesgo crediticio;
• Marketing: segmentación de clientes, recomendaciones personalizadas y publicidad predictiva;
• Juegos: agentes de juego basados ​​en inteligencia artificial y toma de decisiones de juego;
• Transporte: previsión de tráfico de vehículos autónomos y vuelo autónomo;
• Energía: mantenimiento predictivo y optimización de sistemas energéticos.
  Cómo afectarán las redes neuronales a nuestro futuro

Muchos expertos coinciden en que con la llegada de las redes neuronales a la vida cotidiana, el formato de empleo de las personas cambiará. Así como las cintas transportadoras han liberado a la humanidad de la necesidad de trabajar 14 horas al día en el campo, las redes neuronales también aliviarán a las personas de algunas de sus tareas rutinarias, permitiéndoles concentrarse en algo más importante.

“En mi opinión, las redes neuronales tendrán un impacto positivo en la vida cotidiana. Hay aplicaciones para redes neuronales en casi cualquier campo, que pueden aumentar la eficiencia y la productividad del trabajo”, dijo el especialista en marketing en línea Ramil Nizamiev.

“Las redes neuronales facilitan mucho el trabajo humano y ahorran a las empresas millones de horas-hombre al año. Incluso pueden predecir la partida de un cliente antes de que siquiera lo piensen, mediante el análisis de cantidades masivas de datos sobre las reacciones de comportamiento de los clientes”, explica Anatoly Uglov .

Se cree que las redes neuronales pronto se harán cargo de todas las rutinas en publicidad, marketing, banca, inversión y otras áreas. Y las personas que usan la tecnología la controlarán y generarán nuevas ideas.

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/ Imagen principal: © TV BRICS / istockphoto.com