El tema de las Redes Neuronales nos interesa mucho en PcDeMaNo ya que, por ejemplo, por los años 90 «abandonamos» las del tipo perceptrón multicapa por sus muchas limitaciones de uso en procesos químicos.
Hemos de reconocer sin embargo que las nuevas redes neuronales convencionales hace muy bien su trabajo en aplicaciones de visión donde además no tienen necesidad de explicar como han llegado a sus conclusiones cosa imprescindible en el mundo ingenieril.
Ahora un estudio, hecho de forma conjunta por las Universidades de Barcelona y Valencia, estudia el fenómeno de las ilusiones visuales en las redes de convolución en comparación con su efecto en la visión de los seres humanos.
Los autores, en su estudio, entrenaron las redes neuronales de convolución para tareas simples que la visión humana también desarrolla, como por ejemplo la eliminación de ruido y del efecto de difuminación (blur, en inglés).
Lo que han observado ha sido que, estas redes neuronales de convolución entrenadas en estas circunstancias experimentales también son engañadas por ilusiones visuales de brillo y color de forma similar que las ilusiones visuales engañan a los humanos… aunque son diferentes a las nuestras.
Los resultados de este trabajo concuerdan con la hipótesis de que las ilusiones visuales son un subproducto de la optimización de la visión humana a imágenes naturales (aquellas que un humano ve en su día a día).
Al mismo tiempo, estos resultados muestran las limitaciones y las diferencias del sistema visual humano y las redes neuronales artificiales de convolución.
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Parece que las mascarillas habían complicado a las Redes Neuronales el hacer bien su trabajo detectando rostros sobre todo al perder de vista la nariz y boca que utilizaban como referencias.
Ahora acaban de publicarse 150 nuevos algoritmos que ha resuelto el problema dando tan buenos resultados como los clásicos.