Un grupo de investigaci贸n de la Universidad de Salamanca participa en un revolucionario proyecto sobre redes neuronales
Ana Victoria P茅rez/DICYT Un grupo de investigadores del Departamento de Inform谩tica y Autom谩tica de la Universidad de Salamanca han participado en un proyecto internacional cuya financiaci贸n, cerca de 75.000 euros, ha corrido a cargo de la Fundaci贸n Ciencia y Tecnolog铆a para el Desarrollo (CYTED) y en el que los objetivos se han centrado en aplicar los modelos inform谩ticos conocidos como redes neuronales a 谩reas tan diversas como la gesti贸n medioambiental, la oftalmolog铆a, la miner铆a o la investigaci贸n policial.
En el proyecto han participado grupos de investigaci贸n de Argentina, Bolivia, Brasil, Chile, Cuba, Espa帽a y Portugal, y tal y como ha explicado a DICYT Luis Alonso Romero, coordinador del equipo espa帽ol aportado por la Universidad de Salamanca, "la experiencia ha servido para aunar esfuerzos y optimizar recursos, ya que al trabajar de forma conjunta y gracias en gran medida al avance que han registrado las tecnolog铆as de la comunicaci贸n hemos desarrollado muchos de los trabajos s贸lo una vez".
Las redes neuronales son en realidad sistemas inform谩ticos de reconocimiento de patrones que surgen como resultado de aplicar los conocimientos adquiridos sobre modelos biol贸gicos, en este caso la estructura y funcionamiento del sistema nervioso humano, a la inform谩tica. El profesor Luis Alonso Romero ha explicado a DICYT que "lo que hemos reproducido es el funcionamiento de una c茅lula nerviosa, de manera que nosotros le indicamos a nuestra neurona artificial qu茅 debe hacer cuando le llega determinada informaci贸n".
Una neurona est谩 provista de un cuerpo celular del que salen una serie de ramificaciones denominadas dendritas, a trav茅s de las que le llegan m煤ltiples mensajes en forma de impulsos el茅ctricos. Cuando este bombardeo de informaciones supera determinado umbral de potencia (estas c茅lulas tienen una carga de entre -60 贸 -70 milivoltios), la neurona percibe entonces que ella misma debe disparar una se帽al con un mensaje dirigido a otras c茅lulas nerviosas colindantes.
Entre 100 y 200 neuronas
En el caso de los modelos inform谩ticos de redes neuronales las c茅lulas nerviosas son en realidad un modelo de funciones matem谩ticas (escal贸n, lineal y mixta, sigmoidal o gaussiana). De la misma manera que lo hacen los sistemas biol贸gicos, las redes neuronales son capaces de aprender reacciones a determinadas cantidades de est铆mulos o a determinados tipos de est铆mulos. La diferencia principal con los modelos biol贸gicos es que los sistemas inform谩ticos son m谩s limitados. Por el momento, el modelo propuesto por los diferentes grupos de investigaci贸n que han tomado parte en este proyecto s贸lo ha podido incorporar tres o cuatro capas de neuronas artificiales a sus diferentes modelos; en total unas 100 贸 200 neuronas.
Luis Alonso Romero explica que "lo que nosotros facilitamos al sistema es una serie de ejemplos que le indican lo que debe hacer cuando se encuentre en una situaci贸n similar. En el caso de las aplicaciones propuestas por el equipo boliviano, la red neuronal recib铆a informaci贸n gr谩fica procedente de fotos a茅reas. La lectura de estas fotos digitales permit铆a al sistema interpretar lo que en ellas se mostraba, asociando las diferentes zonas de la fotograf铆a a distintos colores".
El sistema permit铆a identificar zonas de bosque, que marcaba en color verde, zonas de p谩ramos, r铆os, o 谩reas de matorral. El objetivo, seg煤n comenta el profesor Alonso Romero, era reconocer los ecosistemas de mayor diversidad para facilitar las tareas de gesti贸n ambiental e identificar las 谩reas m谩s id贸neas a la hora de crear nuevos parques naturales".
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Conocer el arma por el sonido |
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El grupo de investigaci贸n espa帽ol aprovech贸 las aportaciones recibidas del otro lado del Atl谩ntico para desarrollar dos proyectos: El primero es un sistema de identificaci贸n de disparos y se desarroll贸 en colaboraci贸n con miembros de distintos cuerpos policiales. "La aplicaci贸n ayuda a reconocer el arma con la que se ha realizado un disparo s贸lo por el sonido que emite. Mientras que el mejor experto humano apenas alcanzaba un 30% de aciertos la red neuronal era capaz de establecer relaciones correctas en un 99% de las ocasiones", comenta Luis Alonso Romero.
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