Red neuronal biológica: importancia, componentes y comparación

Los seres humanos han realizado varios intentos de imitar los sistemas biológicos, y uno de ellos son las redes neuronales artificiales inspiradas en las redes neuronales biológicas de los organismos vivos. Sin embargo, son muy diferentes en varios aspectos. Por ejemplo, las aves inspiraron a los humanos para crear aviones, y los animales de cuatro patas nos inspiraron para desarrollar automóviles.

Las contrapartes artificiales son definitivamente más poderosas y mejoran nuestra vida. Los perceptrones, que son los predecesores de las neuronas artificiales, se crearon para imitar ciertas partes de una neurona biológica, como la dendrita, el axón y el cuerpo celular, utilizando modelos matemáticos, electrónicos y cualquier información limitada que tengamos de las redes neuronales biológicas .

Pago: Ideas de proyectos de inteligencia artificial

Componentes y funcionamiento de las redes neuronales biológicas

Image caption: Partes de una red neuronal biológica

Fuente de imagen

En los organismos vivos, el cerebro es la unidad de control de la red neuronal y cuenta con diferentes subunidades que se encargan de la visión, los sentidos, el movimiento y la audición. El cerebro está conectado con una densa red de nervios al resto de sensores y actores del cuerpo. Hay aproximadamente 10ªª neuronas en el cerebro, y estos son los componentes básicos del sistema nervioso central completo del cuerpo vivo.

La neurona es el bloque de construcción fundamental de las redes neuronales. En los sistemas biológicos, una neurona es una célula como cualquier otra célula del cuerpo, que tiene un código de ADN y se genera de la misma forma que las demás células. Aunque puede tener un ADN diferente, la función es similar en todos los organismos. Una neurona consta de tres partes principales: el cuerpo celular (también llamado soma), las dendritas y el axón. Las dendritas son como fibras ramificadas en diferentes direcciones y están conectadas a muchas células en ese grupo.

Las dendritas reciben las señales de las neuronas circundantes y el axón transmite la señal a las otras neuronas. En la terminal final del axón, el contacto con la dendrita se realiza a través de una sinapsis. Axon es una fibra larga que transporta la señal de salida como impulsos eléctricos a lo largo de su longitud. Cada neurona tiene un axón. Los axones pasan impulsos de una neurona a otra como un efecto dominó.

Aprende cursos de IA de las mejores universidades del mundo. Obtenga programas de maestría, PGP ejecutivo o certificado avanzado para acelerar su carrera.

¿Por qué entender las redes neuronales biológicas?

Para la creación de modelos matemáticos de redes neuronales artificiales, el análisis teórico de las redes neuronales biológicas es fundamental ya que tienen una relación muy estrecha. Y esta comprensión de las redes neuronales del cerebro ha abierto horizontes para el desarrollo de sistemas de redes neuronales artificiales y sistemas adaptativos diseñados para aprender y adaptarse a las situaciones y entradas.

Leyenda de la imagen: Una neurona artificial

Fuente de imagen

Redes Neuronales Biológicas vs Redes Neuronales Artificiales

El cerebro humano consta de alrededor de 86 mil millones de neuronas y más de 100 billones de sinapsis. En las redes neuronales artificiales, la cantidad de neuronas es de aproximadamente 10 a 1000. Pero no podemos comparar las capacidades de las redes neuronales biológicas y artificiales basándonos solo en la cantidad de neuronas. Hay otros factores también que deben ser considerados. Hay muchas capas en las redes neuronales artificiales y están interconectadas para resolver problemas de clasificación.

Las redes neuronales biológicas toleran una gran cantidad de ambigüedad en los datos. Sin embargo, las redes neuronales artificiales requieren datos algo precisos, estructurados y formateados para tolerar la ambigüedad. Las redes neuronales biológicas son tolerantes a fallas hasta cierto punto, y las fallas menores no siempre darán como resultado la pérdida de memoria.

El cerebro puede recuperarse y sanar hasta cierto punto. Pero las redes neuronales artificiales no están diseñadas para la tolerancia a fallas o la autorregeneración. Todavía podemos recuperarnos a veces guardando los valores de peso actuales del modelo y continuando el entrenamiento desde el estado guardado.

Hablando de consumo de energía, el cerebro requiere alrededor del 20% de toda la energía del cuerpo humano, equivalente a unos 20 vatios, que es excepcionalmente eficiente. Pero las computadoras necesitan una enorme cantidad de poder de cómputo para resolver el mismo problema, y ​​también generan mucho calor durante el cómputo.

Las redes neuronales artificiales se inspiraron en las redes neuronales biológicas del cuerpo humano. El modelado de redes neuronales biológicas fue un paso crucial en el desarrollo de redes neuronales artificiales. Muchos científicos intentaron comprender el funcionamiento del cerebro. Las redes neuronales artificiales en la actualidad se utilizan para diversas aplicaciones, algunas están relacionadas biológicamente y la mayoría están relacionadas con la ingeniería.

Aunque las redes neuronales biológicas y las redes neuronales artificiales tienen una función similar, todavía tienen muchas diferencias. Se han realizado muchos intentos para comprender el complejo mecanismo de las redes neuronales biológicas . Sin embargo, aún guardan muchos secretos para desbloquear e inspirar el futuro de la inteligencia artificial.

Conclusión

Si tiene curiosidad por dominar el aprendizaje automático y la IA, impulse su carrera con nuestra Maestría en Ciencias en Aprendizaje Automático e IA con IIIT-B y la Universidad John Moores de Liverpool.