Las redes neuronales artificiales son los modelos computacionales inspirados en el funcionamiento del cerebro humano. Su evolución constante ha permitido convertir las ideas en algo tangible, gracias al desarrollo de aplicaciones como DALL-E, Chat GPT o Quillbot.

Son también las protagonistas del nuevo y último episodio de ‘Quanta, quanta IA!’, el videopódcast coproducido por la Universitat Politècnica de Catalunya - BarcelonaTech (UPC) y betevé. En el pódcast, Karina Gibert, catedrática de la UPC y cofundadora del Intelligent Data Science and Artificial Intelligence Research Center (IDEAI-UPC), habla del funcionamiento de estas redes y de sus posibilidades con Caroline König, doctora en inteligencia artificial, investigadora del IDEAI-UPC y profesora de la Escuela Superior de Ingenierías Industrial, Aeroespacial y Audiovisual de Terrassa (ESEIAAT).

Escucha el pódcast 'IA y redes neuronales' 

Una neurona artificial funciona, a grandes rasgos, como una neurona biológica: recibe información del exterior, la clasifica y la traspasa a más neuronas. “Pero con una neurona sola no hacemos gran cosa”, apunta Karina Gibert. Para resolver problemas complejos es necesario crear redes neuronales, añade. Una vez entrenadas con grandes cantidades de datos, estas redes pueden resolver problemas más profundos para los cuales todavía no tenemos una ecuación.

Además, “las redes neuronales artificiales detectan anomalías de manera más eficiente que el ojo humano”, tal como apunta Caroline König, investigadora del IDEAI-UPC. Aunque el concepto surgió durante los años 40, se empezó a aplicar a partir de 2000 porque según König “hacía falta un algoritmo eficiente que pudiera ajustar los datos”.

En el pódcast, conducido por Núria Ferré, las investigadoras también hablan de la IA generativa: una evolución de las redes neuronales capaz de crear contenido nuevo, original y creativo y que se aplica en áreas como la traducción, la creación de resúmenes y la generación de textos, entre otras muchas aplicaciones.