Le reti neurali artificiali sono la pietra miliare su cui poggia il funzionamento di qualsiasi forma di intelligenza artificiale: nell’articolo cosa sono, come funzionano e come vengono impiegate nei diversi settori di applicazione.

reti neurali

Neuroni artificiali, reti, machine learning e deep learning: sono tanti i fattori da considerare nell’osservazione del funzionamento di un’intelligenza artificiale, ma prima di riuscire a risolvere complessi problemi ingegneristici, l’AI dev’essere costruita e programmata pezzo per pezzo.
Cominciando dalle basi, ovvero dalle reti neurali, uno sviluppato ed avanzato sistema di funzioni matematiche e informatiche il cui funzionamento è ispirato alle reti neurali biologiche del cervello umano.

Cosa sono le reti neurali artificiali?

Le reti neurali sono le fondamenta dell’intelligenza artificiale, ovvero quell’elemento che permette all’AI di riconoscere, valutare ed apprendere secondo dinamiche similari a quelle dell’essere umano e di alcune specie animali.

Come noto, il cervello umano è costituito da cellule chiamate neuroni, da cui si distinguono dendriti ed assoni, e le cui parti terminali sono dette sinapsi: sono queste ultime che mettono in collegamento diversi neuroni tra loro, con lo scopo di passare informazioni da una cellula all’altra mediante impulsi nervosi.

Allo stesso modo vengono modellate le reti neurali artificiali: una rete di “nodi” interconnessi tra loro mediante appositi archi, che ricevono informazioni e le elaborano passandole al neurone successivo proprio come accade nel cervello umano, in quella fase che caratterizza il ragionamento, il calcolo, la presa di decisioni o l’apprendimento.

Quando si parla di reti neurali artificiali, però, bisogna considerare un sistema di modelli matematici, caratterizzato da variabili e funzioni, e costituito tanto da una parte software quanto da una parte hardware.

Reti neurali a cosa servono

Le reti neurali sono state sviluppate nell’ambito del problem solving, ma potenziando le capacità di risoluzione della mente umana grazie ad una velocità di calcolo decisamente superiore e all’accesso a dataset infiniti di informazioni.

In sostanza, i risultati delle applicazioni delle reti neurali possono talvolta superare le possibilità umane fornendo soluzioni mai prese in considerazione, grazie all’elaborazione di calcoli complessi e una smisurata capacità di associazioni e collegamenti che potrebbe sfuggire alla mente umana.

Le reti neurali quindi hanno il compito di ricevere input, fare calcoli ed elaborare i dati ottenuti, ed infine fornire output risolutivi per i quali sono state opportunamente progettate.

Come funzionano le reti neurali

Le reti neurali sono sistemi informatici, elaboratori, computer dotati di avanzati processori e capaci di effettuare calcoli informatici in serie e, di conseguenza, in grado di utilizzare pattern semplici per rilevare modelli complessi.

Riescono a fare tutto ciò poiché una rete neurale è altamente strutturata, ovvero costituita da svariati elementi che affinano il risultato: maggiore è il numero di strati che la compongono e più preciso sarà il risultato finale, attraverso fasi di classificazione e riconoscimento di immagini ed oggetti.

Nello specifico, le reti neurali sono costituite da 3 tipi di strati:

  1. Lo strato degli ingressi;
  2. Gli strati nascosti;
  3. Lo strato di uscita.

Nel primo strato la rete neurale riceve i dati sotto forma di input, si attiva e li elabora secondo la capacità di classificazione per cui è stato istruito, e passa le informazioni ottenute allo strato di neuroni successivo per propagazione.
Lo stesso procedimento viene ripetuto tante volte quanti sono gli strati nascosti tra il primo e l’ultimo livello e, ad ogni passaggio, le informazioni di partenza assumono un significato via via sempre più perfezionato grazie alle interpretazioni dei diversi nodi, secondo le modalità per cui sono stati programmati per attivarsi.

Infine, i dati elaborati giungono allo strato di uscita, che raccoglie i risultati e li modella per fornirli al blocco successivo, fino ad arrivare alla presentazione della soluzione definitiva al problema sottoposto.
Per questo motivo, maggiore è il numero di strati di cui è composta la rete, e maggiore sarà l’efficienza della stessa nella risoluzione di un problema.

Ciascuna delle reti neurali, quindi, è un classificatore che si occupa di categorizzare gli elementi in suo possesso sulla base dell’esperienza accumulata durante la fase di addestramento: la rete neurale viene istruita in maniera specifica ed efficace durante l’apprendimento, ovvero quando agli algoritmi vengono impartite precise informazioni che permetteranno al sistema di apprendere in maniera automatica, nel processo definito machine learning.

Ogni percettrone, ovvero classificatore, ha il compito di categorizzare gli oggetti facendo riferimento a caratteristiche comuni, seguendo un sistema a punteggio calcolato su ciascun elemento preso in analisi: ognuno degli strati della rete neurale, quindi, ha il compito di rilevare precise caratteristiche e di accomunare le informazioni attraverso un complesso sistema di associazioni, per poi propagare il risultato al livello successivo finché non si arriverà al termine della rete.

Reti neurali applicazioni

I settori in cui possono essere sfruttate le reti neurali sono tanti, e tra i principali ritroviamo:

  • Medicina;
  • Finanza;
  • Riconoscimento immagini;
  • Automotive;
  • Produzione industriale.

 

Reti neurali esempi pratici

Nello specifico, in campo medico le reti neurali possono essere impiegate per le diagnosi precoci: fornendo alcune informazioni di un paziente, l’applicazione delle reti neurali può aiutare a stabilire a che tipo di patologie può essere soggetto, o ancora può suggerire al medico curante approcci personalizzati per la cura di malattie gravi o complesse.

In finanza, invece, le reti neurali possono essere sfruttate come incredibile strumento statistico quali sono: partendo da dati prestabiliti, le reti neurali possono fornire predizioni accurate sugli andamenti dei mercati.

Ma un’intelligenza artificiale dotata di reti neurali può riconoscere anche oggetti ed immagini ed essere utilizzata, ad esempio, per lo sblocco di dispositivi attraverso il riconoscimento facciale, oppure per la guida delle automobili senza pilota, o ancora per il controllo qualità nelle industrie sulla base di standard prefissati.

Insomma, i notevoli impieghi delle reti neurali artificiali possono essere d’aiuto in diversi settori: tuttavia, necessitano ancora di uno sviluppo massiccio, costante e capillare.

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