Le reti neurali artificiali sono state sviluppate sulla base delle funzioni del cervello umano come meccanismo di elaborazione. Le applicazioni neurali che si sono evolute da questa tecnologia sono molte e varie. Sono utilizzati per migliorare le prestazioni in aree come la realtà virtuale e il data mining, dove la tecnologia esistente tende a non essere all’altezza. Le applicazioni neurali sono utilizzate anche in settori dal settore finanziario all’industria medica.
Numerosi fattori influenzano le applicazioni per le quali una rete neurale artificiale è più adatta. La struttura e le dinamiche della rete, nonché il modo in cui la rete apprende, giocano un ruolo nella definizione delle capacità di queste applicazioni. Quattro categorie principali aiutano a definire le attività e i potenziali tipi di applicazioni per le reti neurali.
L’approssimazione delle funzioni e l’elaborazione dei dati sono categorie simili che coprono applicazioni come l’analisi delle serie temporali e il filtraggio dei dati, rispettivamente. La categoria di classificazione è una delle più robuste e contiene applicazioni che eseguono il riconoscimento di modelli e sequenze. Infine, la robotica è una categoria a sé stante. Le applicazioni neurali robotiche aiutano in tutto, dalla mobilità alla manipolazione.
Una singola rete può servire molte applicazioni neurali, poiché i programmi sono progettati per essere personalizzabili e apprendere come parte della programmazione. Le applicazioni industriali includono attività come la previsione dei livelli di laghi o bacini idrici, l’assistenza al controllo del traffico aereo e l’ottimizzazione dei processi chimici. Le aziende possono utilizzare le reti neurali per facilitare il processo di assunzione analizzando i candidati e prevedendo le loro prestazioni o l’analisi del database dei clienti per aiutare a determinare i gruppi di marketing. Il riconoscimento ottico dei caratteri, denominato OCR, è tra le applicazioni neurali più note.
Le industrie finanziarie e mediche utilizzano entrambe le applicazioni neurali con regolarità. Le società finanziarie utilizzano vari metodi di estrazione e analisi dei dati, nonché sistemi di previsione. I sistemi di trading automatizzati spesso integrano applicazioni neurali. La diagnosi medica è un’altra applicazione. Anche la ricerca, medica o di altro tipo, beneficia enormemente dell’inclusione di una rete neurale per riconoscere modelli, elaborare grandi quantità di dati ed eseguire simulazioni predittive.
Le applicazioni neurali stanno diventando gradualmente più diffuse, specialmente nello sviluppo della robotica e della realtà virtuale. Vari metodi di visione artificiale e mobilizzazione possono essere ottimizzati o controllati. L’apprendimento automatico svolge un ruolo importante in entrambi i campi consentendo ai robot di apprendere il proprio ambiente e adattando gli ambienti di realtà virtuale quasi istantaneamente in base alle interazioni dell’utente. Man mano che le reti neurali diventano più facili da utilizzare e più robuste, le applicazioni neurali continueranno a evolversi e ad assistere innumerevoli campi con compiti altrimenti ingombranti.