Sare neuronal sakonak: AI bultzatzen duen ezkutuko garuna

• Egilea:
• Egilearen izena

  Quantumrun Prospektiba
• Apirilaren 6, 2023

Algoritmoak eta datu handiak adimen artifizialeko (AI) espazioko hitz arruntak bihurtu dira, baina neurona-sare artifizialak (ANN) dira tresna indartsuak bilakatzeko aukera ematen dutenak. ANN hauek ereduak ezagutzeko, datuak sailkatzeko eta sarrerako datuetan oinarritutako erabakiak hartzeko erabiltzen dira. 

Neurona-sare sakoneko testuingurua

Sare neuronal artifizialak giza adimenaren konplexutasuna imitatzen saiatzen dira, sarrera (datuak/ereduak) prozesatzeko software, kode eta algoritmoen sare bat eraikiz eta irteera bideragarrienarekin lotzen (efektua/emaitzak). ANN datuen eta erabakiak hartzeko harremanak prozesatzen eta lotzen dituen geruza ezkutua da. Zenbat eta ANN gehiago eraiki sarreraren eta irteeraren artean, orduan eta gehiago ikasten du makinak datu konplexuagoak eskuragarri daudelako. ANN geruza anitzek neurona-sare sakon gisa ezagutzen dira, entrenamendu-datu bolumen handietan sartu eta irtenbide edo eredurik onena garatu dezaketelako. 

Makina bat gehiago "hezten" da atzera-propagazioaren bidez, lehendik dauden parametroak doitzeko prozesua, algoritmoak emaitza/analisi onena lortzeko entrenatzeko. Neurona-sare artifizialak hainbat zeregin egiteko entrena daitezke, hala nola, irudiak eta hizkerak hautematea, hizkuntzaren itzulpena eta baita jolasak ere. Neuronen arteko konexioen indarrak doitzen dituzte, pisu gisa ezagutzen direnak, entrenamendu prozesuan jasotzen dituzten sarrera-datuetan oinarrituta. Metodo honi esker, sarea denboran zehar ikasteko eta egokitzeko aukera ematen du, zeregin horretan duen errendimendua hobetuz. ANN mota asko daude, besteak beste, feedforward sareak, sare neuronal konboluzionalak (CNN) eta sare neuronal errecurrenteak (RNN). Mota bakoitza zeregin edo datu-klase jakin baterako bereziki egokia izateko diseinatuta dago.

Eragin disruptiboa

Gaur egun ez dago ia industriarik sare neuronal sakonak eta IA erabiltzen ez dituenik negozio-prozesuak automatizatzeko eta merkatuaren adimena biltzeko. Beharbada, sare neuronal sakonen erabilera kasurik nabarmenena marketin-industria da, non AI-ak bezeroen milioika informazio prozesatzen dituen talde jakin batzuk zehaztasunez identifikatzeko, produktu edo zerbitzu bat erosteko aukera gehiago dutenak. Datuen analisi hauen zehaztasun gero eta handiagoa dela eta, marketin-kanpainek askoz ere arrakasta handiagoa izan dute hipertargeting-aren bidez (bezeroen azpimultzo zehatzak identifikatuz eta mezu oso pertsonalizatuak bidaliz). 

Sortzen ari den beste erabilera kasu bat aurpegia ezagutzeko softwarea da, zibersegurtasunarekin eta datuen pribatutasunarekin lotutako eztabaida eremua. Aurpegi-ezagutza erabiltzen ari da aplikazioen autentifikaziotik hasi eta legea betearazteko eta poliziaren erregistroak eta erabiltzaileek bidalitako selfieak prozesatzen dituzten sare neuronal sakonek gaituta dago. Finantza-zerbitzuak sare neuronal sakonei etekin handia ateratzen dien beste industria bat da, AI erabiliz merkatuaren mugimenduak aurreikusteko, mailegu-eskaerak aztertzeko eta balizko iruzurra identifikatzeko.

Neurona-sare sakonek irudi medikoak ere azter ditzakete, hala nola, X izpiak eta erresonantzia magnetikoko irudiak (MRI), gaixotasunak diagnostikatzen eta pazienteen emaitzak iragartzen laguntzeko. Osasun-erregistro elektronikoak aztertzeko ere erabil daitezke baldintza jakin batzuen joerak eta arrisku-faktoreak identifikatzeko. Sare neuronalak sendagaien aurkikuntzan, medikuntza pertsonalizatuan eta biztanleriaren osasunaren kudeaketan erabiltzeko aukera ere badute. Hala eta guztiz ere, garrantzitsua da kontuan izan ANNek mediku-erabakiak hartzen lagundu behar dutela, medikuntzako profesional trebatuen espezializazioa eta iritzia ordezkatu beharrean.

Neurona-sare sakonen aplikazioak

Sare neuronal sakonen aplikazio zabalagoak izan daitezke:

• Algoritmoak gero eta sofistikatuagoak dira datu-multzo konplexuagoen eta teknologia hobeen bidez, eta, ondorioz, goi-mailako zereginak sortzen dira, hala nola aholkularitza zerbitzuak eta inbertsio-aholkularitza eskaintzea. 2022an, kontsumitzaileentzako errespetatzen diren algoritmo indartsuek, hala nola Open AI-ren ChatGPT-ek, datu multzo nahiko handietan trebatutako AI sistema baten potentzia, aldakortasuna eta aplikagarritasuna frogatu zuten. (Mundu osoko lepo zuriko langileek ikara kolektiboa izan zuten.)
• Adimen artifiziala gero eta gehiago erabiltzen da militarretan denbora errealean informazioa eta adimena emateko gerra-estrategiak laguntzeko.
• Neurona-sare sakonak, Metaverseri esker, denbora errealeko informazioz osatutako ekosistema digital konplexu bat sortzea, hala nola demografia, bezeroen jokabideak eta aurreikuspen ekonomikoak.
• ANNak iruzurrezko jardueraren adierazgarri diren datuetan ereduak antzematen trebatzen ari dira eta finantzak eta merkataritza elektronikoa bezalako alorretan transakzio susmagarriak markatzeko erabiltzen dira.
• Irudietan eta bideoetan objektuak, pertsonak eta eszenak ezagutzeko erabiltzen ari diren neurona-sare sakonak. Metodo hau auto gidatzen duten autoetan, segurtasun sistemetan eta sare sozialen etiketatzean erabiltzen da.

Kontuan hartu beharreko galderak

• Bestela, zure ustez, nola aldatuko dute sare neuronal sakonek gizartea datozen hiru urteetan?
• Zeintzuk izan daitezke erronkak eta arriskuak?