Las redes neuronales profundas (DNN, por sus siglas en inglés) son una subcategoría de las redes neuronales artificiales que se utilizan para modelar datos complejos y aprender patrones y características a través de múltiples capas de procesamiento.
Aquí os dejaré diez ejemplos destacados de redes neuronales profundas, cada una con una función y aplicación específica, para que quede más claro.
Continúa leyendo «10 ejemplos de redes neuronales profundas, con aplicaciones prácticas»
Una startup canadiense, Acrylic Robotics, está en el centro de la intersección entre tecnología y creatividad. Ha presentado un robot capaz de hacer copias de pinturas, y los resultados son impresionantes. Continúa leyendo «Un robot que hace réplicas de cuadros»
En la era moderna, los drones están abriéndose camino en el cielo y, a medida que se expanden las posibilidades de la tecnología, también lo hacen las posibilidades de uso que se le pueden otorgar. Ya sea para entregas comerciales, mapeo aéreo, vigilancia o simplemente diversión, los drones están cada vez mejor posicionados en la industria. Y aunque sus posibilidades de uso son amplias, hay quienes creen que sus capacidades se pueden expandir aún más.
El Laboratorio de Informática e Inteligencia Artificial del MIT ha estado trabajando en la creación de drones autónomos que puedan aprender y adaptarse al entorno a medida que vuelan. Para lograr esto, los investigadores de este proyecto han introducido redes neurales líquidas en la estructura del dron, que les permiten navegar por ambientes desconocidos y cambiantes con facilidad y precisión. Continúa leyendo «Investigadores del MIT desarrollan drones inspirados en aves para navegar en entornos cambiantes e invisibles»
Los asistentes son más listos, la IS hace fotos, crea «arte», desarrolla textos… son muchos los cambios que hemos visto en este sector, que está realmente acelerado.
De la misma forma que la calculadora transformó al mundo hace décadas, la IA transformará muchos sectores, principalmente entre los creadores de contenido y material gráfico. Tendremos que acostumbrarnos al tema, y dejar claro de una u otra forma que los seres humanos no serán sustituidos, que nos podremos beneficiar del tema. Continúa leyendo «Cómo ha evolucionado la Inteligencia Artificial durante los últimos años»
Durante décadas, investigadores han desarrollado redes neuronales artificiales que pueden imitar los métodos usados por sus contrapartes humanas para establecer conexiones entre neuronas individuales en diversos grados. Dependiendo del entrenamiento aplicado sobre estos sistemas, de manera autónoma son capaces de determinar qué neuronas se comunican especialmente bien entre sí para, por ejemplo, reconocer objetos, categorizar imágenes o escribir textos de forma independiente.
Investigadores de la Technische Universität Berlin (TU Berlin), lograron simular una red neuronal de miles de células nerviosas en una computadora con una sola neurona programada en el código del software.
Continúa leyendo «Un cerebro artificial con solo una neurona»
En el campo de la inteligencia artificial, se conoce como redes neuronales a los sistemas que, a modo de red, cuentan con distintas “neuronas” interconectadas, que trabajan de forma colaborativa, sumando en conjunto experiencia para aprender a resolver ciertas tareas.
Concretamente, el desarrollo de este tipo de tecnología ha recaído principalmente en el ala matemática de la comunidad científica. Ahora, un nuevo estudio reafirma que las redes de inteligencia artificial basadas en el sistema de conectividad del cerebro humano pueden realizar tareas cognitivas de manera eficiente, invitando a profesionales de la neurociencia y la IA a desarrollar soluciones en conjunto.
Cuando hablamos de sistemas de Inteligencia Artificial solemos hablar de una etapa de entrenamiento en la que un sistema informático recoge datos para que aprenda a tomar decisiones. Una vez realizado el entreno, la plataforma puede comenzar a trabajar aplicando todo lo aprendido.
Ahora desde el MIT nace un enfoque diferente, una red neuronal que sigue aprendiendo mientras trabaja, sin necesidad de volver a parar para entrenarse. Continúa leyendo «Una red neuronal que aprende mientras trabaja, no solo cuando se entrena»
El funcionamiento cerebral tiene muchos misterios que buscan ser resueltos desde el mundo de la ciencia. Uno de ellos es la capacidad que este poderoso órgano tiene para crear representaciones gráficas de nuestro entorno o, en otras palabras, procesar toda la información que es captada a través de nuestros ojos en tiempo real.
Un equipo del MIT se propuso avanzar en esta tarea, pues las investigaciones desarrolladas hasta la fecha han logrado, mediante modelos computacionales de visión, la ejecución de tareas más pequeñas, como seleccionar objetos o rostros.
Con frecuencia os hablamos acerca de los experimentos con los que Google pretende dar a conocer el potencial de tecnologías como la realidad aumentada o las redes neuronales. En esta ocasión ampliamos la lista hablando acerca de Emoji Scavenger Hunt, un juego que usa las redes neuronales de Google para reconocer emojis en el mundo real.
Tal y como afirman sus creadores, se trata de un juego basado en el navegador que aprovecha el potencial del machine learning, las redes neuronales y la cámara de nuestro dispositivo móvil para funcionar. En concreto, Emoji Scavenger Hunt nos pedirá que busquemos el emoji que nos muestra en pantalla, por lo que tendremos que ir desplazándonos usando la cámara de nuestro smartphone hasta encontrar el emoji sugerido en la vida real.
No cabe duda de que a los usuarios de dispositivos móviles les están gustando aquellas aplicaciones móviles que les permiten añadir más a sus selfies, ya sean filtros, pegatinas, y mucho más. Ahora nos encontramos con Fabby, una interesante aplicación móvil disponible para iOS que lleva los selfies un paso más lejos.
Y es que esta aplicación hace uso de redes neuronales para separar las personas de los fondos para posibilitar desde el desenfoque de los propios fondos como si se hubiera usado una cámara que permita realizar excelentes enfoques selectivos hasta la posibilidad de cambiar los fondos naturales por otros fondos, ya sean dibujos, fotografías de lugares, y mucho más.
Continúa leyendo «Los selfies cobran un nuevo sentido con Fabby, app para iOS»
