Las redes neuronales convolucionales (CNN), son componente básico de la inteligencia artificial, y están revolucionando la forma en que las máquinas entienden y procesan el mundo que las rodea. 

A medida que se avanza en esta tecnología, estas redes se han convertido en un pilar fundamental en campos que van desde la visión por ordenador hasta la conducción autónoma. 

Sin embargo, no cabe duda de que el concepto es bastante complejo y genera multitud de dudas. Es difícil entender al 100% qué es la inteligencia artificial, por lo que las redes neuronales convolucionales son todo un desafío.

Sin embargo, en esta noticia aprenderás qué son de una forma simple, cómo funcionan y sus aplicaciones en el mundo actual.

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Es hora de descifrar qué son las redes neuronales convolucionales (CNN)

Las redes neuronales convolucionales son una tecnología inspirada en la biología del cerebro humano. Su objetivo es comprender y procesar información visual, como imágenes y vídeos, de una manera que las máquinas puedan entender. 

A diferencia de las redes neuronales tradicionales, que pueden ser muy complejas y poco eficientes en tareas de visión por ordenador, las CNN están diseñadas específicamente para este propósito.

Para que lo entiendas aún mejor, las redes neuronales convolucionales imitan el proceso de percepción visual humana. Cuando miras una imagen, tu cerebro descompone la información en diferentes características, como bordes, formas y texturas, antes de unirlas para entender la imagen en su conjunto. 

Las CNN hacen algo similar. Utilizan capas de neuronas llamadas "convolucionales" para analizar partes específicas de una imagen y luego combinan esas partes para comprenderla.

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Un ejemplo que lo aclara todo para que comprendas cómo funcionan las CNN

Imagina que tienes una imagen en tu ordenador. Esa imagen está formada por pequeños puntos/píxeles y cada píxel tiene un número que representa su color —generalmente está entre 0 y 225—.

Ahora, cuando quieres que un ordenador entienda esta imagen, usas una red convolucional, que, poniendo un ejemplo de primaria, es como un grupo de pequeñas personas que miran cada píxel y tratan de entender qué forma tiene y de qué color es. Cada una de estas pequeñas personas se llama una "neurona artificial".

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Si la imagen es en blanco y negro, cada píxel se asocia con una neurona. Pero si la imagen tiene colores, como rojo, verde y azul, entonces necesitas tres neuronas para cada píxel, una para cada color.

Entonces, si tienes una imagen pequeña de 28 x 28 píxeles, tendrías 784 neuronas si es en blanco y negro. Pero si es a color, tendrías 2.352 neuronas, consiguiendo así identificar la imagen que en un principio le diste.

Un sinfín de grandes aplicaciones: medicina, conducción autónoma, robótica…

Las redes neuronales convolucionales tienen una amplia gama de aplicaciones en el mundo real, algunas de las cuales buscan transformar la vida de todo el mundo a gran escala:

• Visión por ordenador: se utilizan para identificar objetos en imágenes y vídeos, lo que es fundamental en la detección de objetos en coches autónomos y en la seguridad por vídeo.
• Reconocimiento facial: son capaces de identificar caras en imágenes y vídeos, lo que se usa en aplicaciones como el desbloqueo facial de smartphones y sistemas de seguridad.
• Medicina: se emplean para diagnosticar enfermedades a través de imágenes médicas, como radiografías y resonancias magnéticas. También son útiles en la segmentación de imágenes para el estudio de órganos y tejidos.
• Traducción automática de texto a lenguaje de signos: las CNN se aplican para traducir texto en lenguaje de signos, mejorando la accesibilidad para personas sordas.
• Detección de estafas: se emplean para detectar actividades fraudulentas al analizar patrones de transacciones y comportamientos sospechosos.
• Industria creativa: en la industria del entretenimiento, las redes neuronales convolucionales se utilizan para la generación de arte, el mejoramiento de imágenes y la creación de efectos visuales en películas y videojuegos.
• Agricultura inteligente: las CNN se aplican en la detección de enfermedades en plantas, la clasificación de frutas y la gestión de cultivos.
• Robótica: en este campo, las redes neuronales convolucionales permiten a los robots "ver" su entorno y tomar decisiones en tiempo real.

Como puedes ver, este concepto parece que tiene un potencial casi ilimitado. Con avances en hardware y algoritmos, es probable que estas redes sigan transformando industrias y mejorando la calidad de vida en todo el mundo.

Además, a medida que se vuelvan más precisas y eficientes, se puede esperar una mayor automatización en todos los campos —y otros tantos— antes mencionados. La inteligencia artificial basada en redes neuronales convolucionales no para de mejorar y crecer, y su impacto en la sociedad es una auténtica maravilla.