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Neurotrón: red neural para diferenciación de clases.

Resumen

INTRODUCCIÓN. En la actualidad se ha experimentado un crecimiento en el estudio sobre temas relacionados con el campo de la Inteligencia Artificial, siendo uno de ellos el de las Redes Neurales o Neuronales. Como parte de uno de esos temas, en el presente trabajo de investigación se ha desarrollado un nuevo modelo de red neuronal, el cual fue llamado Neurotrón, y que persigue, desde el punto de vista científico, mostrar la capacidad de este tipo de modelos en la simulación de uno de los aspectos característicos de la mente humana: el aprendizaje y reconocimiento de clases. Desde el punto de vista tecnológico, el trabajo intenta iniciar el camino de la investigación sobre este tipo de temas en un ambiente en el cual aún no se ha desarrollado completamente, así como proveer de un nuevo modelo cuya principal característica lo constituya un margen de certeza mayor, comparado con un modelo ya existente de nombre Perceptrón, que como ya se mencionó, es un modelo matemático que simula una red neuronal para diferenciar únicamente entre dos clases de objetos. Los modelos de redes neuronales, una vez probados y delimitado su alcance, son objeto de constantes evaluaciones, previo a su aplicación final en la vida real (Freeman, 1993:55). Generalmente, estos modelos han sido desarrollados con la idea de simular el pensamiento humano, para probarlos con aplicaciones específicas. Dos de los campos, dentro de los cuales los modelos de redes neuronales han incursionado, son el de la Inteligencia Artificial y el de la Genética Virtual. En estos campos, las aplicaciones resultan ser variadas, debido principalmente a que el objetivo primordial de las áreas mencionadas es el de la simulación. Dentro del campo de la Inteligencia Artificial se puede encontrar, entre otras, la simulación del razonamiento en la toma de decisiones, relacionada con la selección de un camino a tomar desde dos puntos determinados, entre los cuales existen señales. El modelo aprende el significado de las señales mediante entrenamiento, de tal manera que al encontrar una parecida, se tomará la decisión más adecuada. En el campo de la Genética Virtual, se han desarrollado modelos que simulan un ecosistema, para poder observar el desarrollo de especies ficticias en diferentes ambientes, y poder estimar el cambio o mutación de genes según diferentes condiciones. En el reconocimiento de clases, el diseño del nuevo modelo, El Neurotrón, se basará en los principios establecidos por el modelo existente llamado Perceptrón. En la actualidad, existen grupos de investigación desarrollando trabajos basados en este tipo de herramientas, con la idea de simular el pensamiento humano (Kumar, 1999:50), lo que hace necesaria una investigación profunda sobre los temas de simulación y reconocimiento de patrones, entre otros. El Neurotrón pretende ser una de esas aplicaciones, orientada a la investigación científica, que muestre el interés en nuestro medio por profundizar en el tema. RR