Una rete neurale convoluzionale è un certo tipo di disposizione di neuroni artificiali, o simulatori di neuroni, fatti funzionare in un modo particolare. Le reti neurali sono gruppi biologici di neuroni o gruppi artificiali di pseudo-neuroni programmati per funzionare allo stesso modo dei neuroni biologici. Le reti neurali artificiali cercano di imitare le funzioni del cervello umano o animale.
Nella maggior parte dei casi, una rete neurale convoluzionale è semplicemente una rete neurale artificiale creata per simulare una sorta di attività cerebrale. Gli esperti chiamano questi modelli “biologicamente ispirati”. Alcuni di questi possono anche essere in grado di apprendere nel modo in cui apprende una rete neurale biologica, elaborando le informazioni in modi molto complessi.
Tra gli usi più diffusi delle reti neurali convoluzionali c’è la simulazione della visione umana o animale. Queste applicazioni spesso si concentrano sulla combinazione di input e output che aiutano la tecnologia a fare artificialmente ciò che un cervello fa naturalmente. Per ottenere questo tipo di simulazione sono necessari molti metodi complessi, a volte chiamati livelli. Questi vengono spesso visualizzati attraverso modelli visivi che aiutano i lettori a capire come è impostata una rete neurale convoluzionale.
In generale, gli scienziati che implementano le reti neurali convoluzionali hanno scoperto alcuni dei modi specifici in cui il cervello elabora le immagini. L’intelligenza artificiale è progredita negli ultimi tempi e ora gli scienziati possono far sì che le tecnologie svolgano alcuni dei compiti che un tempo erano esclusivi della visione biologica. Uno di questi è il riconoscimento facciale, in cui algoritmi avanzati consentono alle fotocamere e ad altri dispositivi di schermare efficacemente le immagini e riconoscere un singolo volto.
Molti tipi di modelli di rete neurale convoluzionale sono realizzati per riconoscere diverse caratteristiche al fine di analizzare un’intera immagine che simulerebbe una gamma di visione. Alcune di queste tecnologie devono anche avere filtri avanzati per determinati intervalli di luce o altri strumenti che aiutano le tecnologie a “vedere” nel modo in cui lo fanno gli esseri umani e gli animali. Le reti neurali convoluzionali devono essere rigorosamente testate e valutate in base ai loro meriti, dove il raggiungimento specifico dei risultati dimostra che queste tecnologie possono imitare il cervello umano o animale, almeno in una certa misura.
Le reti neurali convoluzionali sono realizzate anche per diverse applicazioni. Questi includono gli usi dei prodotti di consumo come le fotocamere per il riconoscimento facciale. Esistono anche molte applicazioni di sicurezza per questo tipo di tecnologie e l’uso di reti neurali convoluzionali come potente risorsa di setacciamento dei dati. Gli scienziati continuano a lavorare per ottenere una maggiore complessità con questi simulatori, ad esempio per controllare il numero di volti in un’immagine o per essere in grado di identificare correttamente i volti in diverse scale, illuminazione o altre condizioni.