Redes neuronales convolucionales de la inteligencia artificial: Funciones, cómo se usan en medicina y otros datos

Las redes neuronales convolucionales (CNN) son una parte fundamental de la inteligencia artificial (IA) que está transformando la manera en que las máquinas perciben y procesan información visual, desde imágenes hasta videos.

De acuerdo con Computer Hoy, las CNN se inspiran en la biología del cerebro humano y están diseñadas para comprender y procesar información visual, como imágenes y videos, de una manera que las máquinas puedan entender. A diferencia de las redes neuronales tradicionales, que pueden ser complejas e ineficientes en tareas de visión por computadora, las CNN están diseñadas específicamente para este propósito.

Por ejemplo, cuando miras una imagen, tu cerebro descompone la información en diferentes características, como bordes, formas y texturas, antes de unirlas para comprender la imagen en su conjunto. Las CNN hacen algo similar al utilizar capas de neuronas llamadas “convolucionales” para analizar partes específicas de una imagen y luego combinar esas partes para comprenderla.

Aplicaciones en el mundo real

Las redes neuronales convolucionales tienen una variedad de aplicaciones en el mundo real que pueden transformar la vida de las personas:

  1. Visión por computadora: Se utilizan para identificar objetos en imágenes y videos, siendo esenciales en la detección de objetos en vehículos autónomos y sistemas de seguridad por video.
  2. Reconocimiento facial: Pueden identificar caras en imágenes y videos, utilizados en aplicaciones como el desbloqueo facial de smartphones y sistemas de seguridad.
  3. Medicina: Ayudan en el diagnóstico de enfermedades a través de imágenes médicas, como radiografías y resonancias magnéticas, además de la segmentación de imágenes para el estudio de órganos y tejidos.
  4. Traducción automática de texto a lenguaje de signos: Se aplican para traducir texto a lenguaje de signos, mejorando la accesibilidad para personas sordas.
  5. Detección de estafas: Son útiles para detectar actividades fraudulentas al analizar patrones de transacciones y comportamientos sospechosos.
  6. Industria creativa: En entretenimiento, se utilizan para la generación de arte, mejora de imágenes y creación de efectos visuales en películas y videojuegos.
  7. Agricultura inteligente: Se aplican en la detección de enfermedades en plantas, clasificación de frutas y gestión de cultivos.
  8. Robótica: Permiten a los robots “ver” su entorno y tomar decisiones en tiempo real.

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Author: Guy Acurero