Las redes neuronales convolucionales son bastante importantes dentro de la inteligencia artificial y son muy útiles para las empresas en la economía digital por su capacidad para tratar información visual de manera automatizada.
De hecho, el impacto económico de esta tecnología aparece, por un lado, al automatizar tareas empresariales con inteligencia artificial, puesto que reduce el coste operativo asociado a las labores repetitivas, y por otro, permite desplegar nuevas ofertas que antes no eran viables por su coste, o por una escalabilidad limitada.
Así que como Agencia de IA, en este artículo, queremos darte toda la información que necesitas sobre las redes neuronales convolucionales, para lo que analizaremos su concepto y sus funciones, y responderemos dudas frecuentes, además de ver qué utilidad tienen en las empresas.
¿Qué son las redes neuronales convolucionales?
Las redes neuronales convolucionales son un tipo de modelo pensado para procesar datos que tienen una estructura espacial, como las imágenes, de tal forma que en lugar de tratar cada píxel de forma aislada, trabaja con pequeñas regiones y aprende a reconocer patrones locales que, al combinarse, forman cosas más complejas.
El núcleo del funcionamiento de este método es la operación de convolución, que consiste en un pequeño filtro que recorre la imagen y calcula los rasgos concretos que en ella destacan.
Al moverse sobre la imagen, dicho filtro genera mapas de activación que muestran dónde aparece una cierta característica, y por eso, es bastante habitual que los filtros empiecen detectando curvas o líneas horizontales, para después, al avanzar en profundidad, agrupar señales que corresponden a otros elementos más complejos.
Además de la convolución, existen otras etapas que intervienen en el proceso de transformación de la información, puesto que tras la activación se aplica con frecuencia una operación que reduce la resolución, que es una especie de síntesis que se queda con lo esencial y reduce el volumen de datos que se tienen que procesar.
Entre los usos más habituales de esta tecnología estaría la creación de herramientas de identificación de imágenes con inteligencia artificial, la detección de objetos y la segmentación de escenas, aunque también se utilizan en audio cuando las pistas previamente se han transformado en espectrogramas o en otros datos con estructura espacial o temporal.
¿Cuál es la diferencia entre las redes neuronales convolucionales y una red neuronal totalmente conectada?
Una red totalmente conectada tiene una estructura directa, donde cada neurona de una capa se enlaza con todas las neuronas de la siguiente. De esta forma, si la entrada es una imagen, primero suele convertirse en una larga secuencia de valores, y al hacer eso, se pierde la vecindad natural de los píxeles.
Pero la red convolucional mantiene la relación entre vecinos, porque como hemos visto en el apartado anterior usa pequeños filtros que recorren la entrada y generan mapas que señalan dónde aparecen ciertas características.
Además, dichos filtros se reutilizan a lo largo de toda la imagen, siendo esta una propiedad que hace que la red vea similitudes en distintas posiciones y que detecte rasgos como bordes, o texturas sin tener que memorizar cada ubicación por separado.
Así que la diferencia principal estaría en el número de parámetros y en la manera en que se compone la información, porque una capa totalmente conectada necesita un peso por cada par entrada-salida, mientras que las capas convolucionales comparten pesos y trabajan con ventanas locales.
Se puede decir que en el entrenamiento de un modelo de inteligencia artificial, es donde los diferentes efectos que se consiguen con los distintos tipos de redes neuronales se hacen más evidentes.
Por eso, cuando se trabaja con un número limitado de datos, una red completamente conectada tiende a ajustarse demasiado a las particularidades del conjunto de entrenamiento, pero con un modelo convolucional, las predicciones suelen ser más útiles a la hora de generalizar.
¿Es Chatgpt una red neuronal convolucional?
Esta es una duda bastante común que tienen las personas cuando se empiezan a aprender a utilizar la inteligencia artificial, y estudian los fundamentos de esta tecnología, y es saber si la que a día de hoy sigue siendo la plataforma de IA más popular, funciona mediante redes neuronales convolucionales.
La respuesta es no, ChatGPT no es una red neuronal convolucional, porque se trata de un tipo distinto de red neuronal, con otra arquitectura y con prioridades distintas a las que suelen tener las redes pensadas para procesar imágenes, aunque también sea capaz de crearlas y analizarlas gracias a sus últimas actualizaciones.
Pero para quien quiera comprender por qué no son equivalentes, vale recordar que ambas ideas pertenecen a la gran familia de redes neuronales artificiales, pero actúan con principios diferentes.
Algunos de los sistemas conocidos de inteligencia artificial para crear imágenes a partir de texto han usado modelos de tipo difusión, que construyen la imagen paso a paso, y otros han empleado procedimientos autoregresivos que generan parte a parte.
Aunque la verdad es que en las distintas iteraciones de los modelos de OpenAI se han probado soluciones distintas, ya que hay trabajos que combinan un encoder visual con un modelo generador, o que transforman los tokens visuales para que un modelo de tipo transformer los procese.
¿Qué utilidad tienen las redes neuronales convolucionales en las empresas?
En el mundo empresarial, la utilidad de las redes neuronales convolucionales aparece cuando hay que gestionar una gran cantidad de contenido visual, o cuando la repetición hace que la intervención humana resulte muy tediosa y costosa, así que en general, son interesantes cuando hay procesos que se pueden automatizar con IA.
Al encargarse de las tareas repetitivas, ofrecen una continuidad en los resultados que reduce la variabilidad que suelen tener los procesos manuales, y con ello, las empresas consiguen realizar estas tareas con una menor necesidad de supervisión.
De hecho, una vez entrenadas y correctamente integradas con el resto de sistemas de la empresa, estas redes procesan imágenes con mucha rapidez, aunque la calidad de los resultados depende directamente de la información con la que se entrena la red y de cómo se valida su comportamiento.
Pero ten en cuenta que si los datos están incompletos o son sesgados, los resultados reflejarán esas limitaciones, siendo por eso que conviene invertir en ‘datasets’ representativos y en buenos procedimientos de verificación.
Es cierto que la puesta en marcha necesita de atención técnica, porque se necesitan recursos para el entrenamiento y procedimientos de mantenimiento, para que el sistema pueda trabajar sin errores ni interrupciones.
Por eso, en el desarrollo de proyectos de IA, siempre recomendaremos que cuentes con asesoría profesional, así que te animamos a contactar con nosotros para que podamos ayudarte a que tu empresa integre la inteligencia artificial de forma personalizada.