El ‘Nobel’ de la informática reconoce los avances en las redes neuronales

“Los premios Turing son como los Nobel de la informática y vienen a reconocer un campo que, tras una etapa de estancamiento, ha vuelto a resurgir. Las redes neuronales han tenido un importante pasado y tienen un prometedor futuro”. Así destaca el catedrático de Sistemas de la Información e Informática de Gestión de la Universidad Pablo de Olavide (Sevilla) el reconocimiento realizado por el galardón Turing (dotado con un millón de dólares) a los investigadores en inteligencia artificial Geoffrey Hinton, Yann LeCun y Yoshua Bengiowin.

Las redes neuronales, presentes en multitud de dispositivos ya habituales, como los asistentes de voz o los sistema de seguridad de los vehículos, intentan imitar al cerebro humano y han pasado de trabajar con estructuras simples (monocapa) a hacerlo con sistemas complejos (deep learning) para, según explica el profesor y también director del Data Science Lab, identificar voces o distinguir imágenes entre otras muchas aplicaciones.

Su utilización se ha generalizado en las labores de la inteligencia artificial para realizar clasificaciones complejas, predicciones y modelos de aprendizaje mecánico. Se trata de imitar al órgano más complejo (el cerebro humano), por lo que se ha denominado modelo bioinspirado o neuronas artificiales.

Estos sistemas resurgen en 2004 gracias al investigador galardonado y profesor de la Universidad de Toronto (Canadá), Geoffrey Hinton, quien desarrolló un concepto en el que se ha venido trabajando desde hace medio siglo y orientado al aprendizaje mecánico y reconocimiento de elementos tan complejos como el habla o la imagen. Hinton creó una comunidad de investigación a la que se sumaron los también distinguidos con el premio Turing: Yann LeCun, de la Universidad de New York, y Yoshua Bengio, de la de Montreal (Canadá).

Los premios Turing, concedidos por la Association for Computing Machinery, la mayor agrupación de profesionales de la informática, ha otorgado el millón de dólares del premio a los tres investigadores. El primero trabaja para Google; el segundo, para Facebook; y el tercero para IBM y Microsoft. Las tres compañías cuentan con las redes neuronales como herramientas fundamentales en sus programas de reconocimiento, clasificación y control.

Las redes neuronales se basan en sistemas matemáticos cada vez más complejos que pueden aprender del análisis de cantidades de información, según explica Salmerón, que también es investigador y miembro de entidades científicas como Internet Society, Association of Computing Machinery, Association of Logic Programming o International Rough Sets Society. Esta habilidad ha barrido los límites por los que esta disciplina sufrió un estancamiento.

Algunos de los campos de aplicación son la medicina o los coches inteligentes. Investigadores del departamento de Ingeniería Mecánica de la Universidad de Málaga (UMA) han desarrollado un sistema de seguridad para vehículos inspirado en las redes neuronales de impulso (spiking neural networks), modelos artificiales que actúan de forma muy similar a las biológicas, a la hora de procesar la información.

Este modelo intenta imitar al cerebro y analiza más condiciones que las percibidas a simple vista o las incluidas en los programas de seguridad actuales. De esta forma, por ejemplo, la decisión mecánica de frenar se toma no solo ante la presencia de un objeto, sino también ante los datos de velocidad, potencia del motor, temperatura y humedad.