Le reti neurali artificiali sono ciò che rendono possibile il funzionamento di qualsiasi tipologia di intelligenza artificiale, sono il fondamento per cui l’AI è capace di apprendere, riconoscere e valutare segnali e dati seguendo gli stessi meccanismi esecutivi del cervello umano ed animale. Si tratta di una tipologia di machine learning il cui funzionamento si ispira a quello del cervello biologico.
Il cervello di noi esseri umani, in particolare, è costituito da neuroni, cioè cellule che sono profondamente ed inscindibilmente collegate tra loro e grazie alle quali noi pensiamo, apprendiamo ed agiamo.
I neuroni si distinguono in diverse parti, rispettivamente in assoni, dendriti, neurotrasmettitori e sinapsi. Queste ultime hanno una funzione di trasmissione degli stimoli, permettono il collegamento dei neuroni tra loro, grazie al quale le informazioni recepite dal cervello passano da una cellula all’altra attraverso specifici impulsi nervosi.
Cosa sono e come funzionano le reti neurali artificiali
I circuiti neuronali artificiali costituiscono il principio su cui si basa il funzionamento, e la stessa esistenza, delle sofisticate strutture di intelligenza artificiale.
Le reti neurali sono elaborati sistemi matematici ed informatici, dei veri e propri computer dotati di evolutissimi processori in grado di eseguire calcoli informatici in serie e, inoltre, in grado di avvalersi dell’utilizzo di pattern semplici per individuare modelli più complessi.
Tutto ciò è possibile perché una rete neurale è intensamente strutturata, cioè costituita da diversi elementi che ottimizzano il risultato: più grande è il numero di strati da cui è composta, maggiormente preciso sarà il risultato finale ottenuto, tramite fasi di classificazione e successivo riconoscimento di oggetti ed immagini.
Gli strati da cui sono costituite le reti neurali sono 3:
- strato d’ingresso
- strato nascosto
- strato d’uscita
Tramite il primo strato la reti neurali ricevono i dati sotto forma di input, esso si aziona e li elabora a seconda della capacità di classificazione con cui è stato formato.
Dopodiché lo strato d’ingresso trasmette le informazioni che ha ottenuto allo strato di neuroni successivo, per propagazione.
In base a quanti sono gli strati nascosti, tra strato d’ingresso e strato d’uscita, il procedimento viene ripetuto nelle medesime modalità e man mano che si verifica il passaggio, quelle che erano le informazioni di partenza vengono sempre più perfezionate tramite l’interpretazione dei vari nodi, sempre in base alle modalità di programmazione degli stessi per cui, di conseguenza, si attivano.
I dati, una volta elaborati, giungono infine allo strato d’uscita, il quale ha la funzione di raccogliere quanto ottenuto, modellarlo e poi fornirlo al blocco seguente, fino ad arrivare alla consegna e presentazione della soluzione ottenuta al problema, quella definitiva.
È proprio per le modalità con cui avviene questo processo che si riesce ad ottenere una soluzione: maggiore è la quantità di strati da cui la rete neurale è composta, maggiore sarà la capacità risolutiva della stessa nell’eliminare un problema precedentemente sottoposto.
Ogni circuito neurale, quindi, è una specie di schedario il cui compito è la categorizzazione degli elementi che gli vengono forniti tramite impulsi, basandosi sull’esperienza immagazzinata durante la cosiddetta fase di addestramento.
La rete neurale viene formata in modo molto specifico ed efficiente durante l’apprendimento.
Per fase di apprendimento si intende quando vengono assegnate precisissime informazioni agli algoritmi, le quali permetteranno all’apparato di apprendere automaticamente, durante il processo detto machine learning.
Riassumendo, un circuito neurale è una rete composta da nodi interconnessi tra di loro mediante specifici archi, i quali recepiscono le informazioni e le elaborano, per poi passarle al neurone successivo così come succede nel cervello umano durante il ragionamento, l’apprendimento, il calcolo, ecc.
Quando ci si riferisce alle reti neurali artificiali bisogna però tenere presente che si tratta di un insieme di modelli prettamente matematici, con funzioni e variabili formati da hardware e software esattamente come un computer.
A cosa servono le reti neurali
Le reti neurali vengono impiegate in diversi e numerosi settori, tra cui la medicina, il settore dell’automotive, la finanza, vengono impiegate nell’industria per il controllo della produzione in scala, sono utili per il riconoscimento di immagini, per le simulazioni, vengono impiegate nelle previsioni metereologiche, ecc.
Nel campo medico vengono nello specifico utilizzate per formulare diagnosi tramite TAC e risonanza magnetica.
Nella finanza sono impiegate per le previsioni e le analisi sull’andamento e la valutazione dei mercati, analisi del portafoglio, analisi del credito per valutarne il rischio ecc.
Ultimamente inoltre, le reti neurali sono diventate estremamente importanti nel settore della bioinformatica. Esse vengono utilizzate per la ricerca di pattern strutturali o funzionali di proteine e acidi nucleici.
A partire dagli ultimi anni in particolare, alcuni studiosi stanno cercando di perfezionare le reti neurali per impiegarle nella previsione accurata di imminenti attacchi epilettici.
I circuiti neurali hanno inoltre un’ottima funzione anche nel campo della sismologia per la localizzazione e previsione di terremoti.
