24 May Redes neuronales ‘made in Navarra’ para implantar la inteligencia artificial en las empresas
La UPNA y NAITEC colaboran para dar respuesta a las necesidades del tejido productivo, en materia de procesos y productos, que requieren de inteligencia artificial. Así nació Fusiprod, un proyecto coordinado por ADItech -a su vez agente coordinador del SINAI- y financiado por el Gobierno de Navarra. Sus resultados se han traducido en el desarrollo de un dispositivo de bajo coste, que algunas compañías ya están utilizando en iniciativas innovadoras.
Antes de ganar el Premio Nobel en 1906, Santiago Ramón y Cajal escribió la doctrina de las neuronas. Las describía como unidades individuales que se comunican entre sí de manera direccional a través del espacio existente entre ellas. Así, esbozó en líneas generales cómo fluye la información en el cerebro. Por eso, sus descubrimientos no solo constituyen la base de la neurociencia moderna, sino también la del desarrollo de la inteligencia artificial (IA).
Este es el caso de las redes neuronales: unos modelos matemáticos que enseñan a las computadoras a procesar datos como lo haría una persona. Su rápida evolución experimentada en los últimos años ha permitido que sean utilizadas para tratar problemas complejos por su versatilidad y potencia. Así, han llegado a permear muchos ámbitos de la vida cotidiana, desde las redes sociales o las sugerencias del móvil acerca de cómo mejorar la salud digital hasta el afamado ChatGPT. Este también parece ser el caso en la industria, aunque las empresas suelen toparse con algunas dificultades en su implantación.
“El funcionamiento de las redes neuronales profundas depende de su capacidad de fusionar datos de forma adecuada para la identificación de las características más relevantes. El problema es que la mayor parte de redes disponibles en el mercado implementan las mismas técnicas de fusión, lo que les resta flexibilidad al momento de adaptarse a problemas concretos. Además, para mejorar los resultados obtenidos, tradicionalmente se incrementa el número de parámetros de la red, lo que hace más lento y costoso su uso”, señala Javier Fernández, investigador en el Grupo de Inteligencia Artificial y Razonamiento Aproximado (GIARA) de la Universidad Pública de Navarra (UPNA).