Redes Neurais Artificiais

Redes Neurais Artificiais (RNAs) são estruturas de Inteligência Artificial (mais especificamente referentes à abordagem conexionista) que mimetizam até certo grau as redes de neurônios no encéfalo. As RNAs são aplicadas em diversos tipos de problemas, entre eles: modelagem, otimização, classificação, previsão de séries temporais.

RNA de duas camadas. A resposta de um neurônio é função da soma das suas entradas, como nos neurônios do cérebro. Fonte da figura: Wikipedia.

As RNAs são estruturas de software que resolvem problemas de maneira não algorítmica. Elas possuem algum método associado para seu aprendizado, de forma que passam a se comportar como o modelo a que estão aproximando. Estes métodos são comumente métodos supervisionados, em que dados com respostas conhecidas são usadas para treinar a rede e outros são usados para validá-la.

É interessante observar que as RNAs tem aplicação em processos neurológicos. Uma enorme ironia usar algo inspirado no cérebro para ajudar a enteder o próprio cérebro! Um exemplo pode ser encontrado aqui, quanto ao diagnóstico de eplepixia. Outros dois artigos podem ser vistos aqui e aqui, sobre classificações do estado de sono a partir de dados de EEGs. Esta metodologia, caso implementada em tempo real e em conjunto com um a parelho como este, poderia prevenir muitos acidentes de trânsito, avisando quando o motorista adormecesse (ou em um cenário ainda melhor: prevendo que isto estaria para acontecer).