Sare neuronal artifiziala
Zibernetikaren ikuspuntutik begiratuz gero, ordenadore digital ezagunenetan erabiltzen diren prozesatzeko teknikez gain, beste posibilitate batzuk ere agertzen dira. Gehien ikertzen ari den norabideetako bat, gizakiarengan nahiz beste bizidunengan aurki daitezkeen portaera-printzipioak eta egitura berberak erabiltzen dituzten prozesatzeko sistemak garatzeko posibilitatea da. Honek, ordenadore berriak sortarazi ditu: neuroordenadoreak. Bien artean desberdintasun garrantzitsua dago.
Ordenadore digitalak, kanpoan aurkitzen den guztiaren agerpen sinbolikoak maneiatzeko diseinatu diren sistema sekuentzialak dira. Bestalde, neuroordenadoreak, kanpoko informazioa zuzenean prozesatzen duten egitura paraleloko sistemak dira, hau da, agerpen sinbolikoak erabili gabe prozesatzen dute. Neurokonputazioaren atzean dagoena ulertzeko, neurobiologiaren printzipioak eta berauek konputazio superrazkarrean duten garrantzia ulertzea oso interesgarria da.
Neurokonputazioaren oinarriak
Neuronak zelula nerbiosoak dira, eta sare neuronalak, zelula horietaz osatutako sareak. Garuna, sare neuronalen adibide naturala da. NSA (Sare Neuronal Artifizial) izeneko sare artifizialez betidanik izan den interesaren zergatia, kontsiderazio anatomiko eta psikologikoetan oinarrituta zegoen. Neurona artifizialen lehen ereduztapenak egin zituztenak, neurona biologikoen estimulua/erantzuna erlazioa eta gainera neuronen barne-egitura agertzen ere saiatu ziren.
Hau da, fisika- eta injinerutza-arloetan nabarmenenak, neuronen “konputazio-ezaugarriak” izan ziren. Logika, matematika, konputazio-zientzia eta fisikaren arloetan lan egiten dutenek arazo honetaz izan duten interesa urteetan zehar gora eta behera ibili arren, gaur egun, goi-mailan dago. Honen arrazoia, orain arte erabili diren konputazio-sistemekin konpondu ezin diren arazoei irtenbidea emango dieten ordenadore boteretsugoak sortzean datza.
Oinarrizko kontzeptu biologikoak
Gaur egun dakigunaren arabera, neurona biologiko baten anatomia ondoko hau da:
- Adar-egitura, dendrita izeneko zelulak dituena eta beste neuronetatik seinaleak hartzeko gunea dela pentsatzen delarik.
- Zelularen gorputza, soma izenekoa.
- Lerroz osatutako transmisio-egitura luzea, axon deritzona.
- Axon-aren buztanaren azkenean kokatutako brotxa antzeko egiturak, botoi sinaptiko deritzenak.
1.a. irudian, aipatutako neurona biologiko baten estrukturak aurkezten dira. 1.b. irudiak, neuronaren abstrakzio matematikoa aurkezten du. Irudi honetan x 1 , x 2 , ..., x n , j neuronara iristen diren sarrerak dira; w ij , erresistentzia sinaptikoak eta y j , neuronaren irteera. 1.c. irudian, 1.b. irudiko abstrakzio matematikoari dagokion zirkuitu elektrikoa erakusten da. Kasu honetan x i bakoitza tentsioa da eta w ij , bakoitza, potentziometro batez aurkezten da. Bere barnean batuketa-zeinua duen hirukia, batuketa-eran konfiguratutako anplifikadore operazionala da. f kantitatea berriz, lineala ez den edozein funtzio izango da.
2.a. irudian, neurona biologikoen sare bat ikus daiteke. Sare horretako bi neurona oso hurbil kokatuta daudenean, elkartze-puntuari sinapsi deritzo. Ukitze-puntuan neuronen artean izaten den eragina, elektromekanikoa da. Sinapsia ez da benetako ukipen fisikoa. Seinale bat pizte-sistema bezala portatzen da, hau da, seinalearen kontzentrazioak muga bat gainditzen duen arte ez da informazioa pasatzen. Hori gertatzen denean, potentziala sortzen da informazioa hartzen duen zelulan.
Neurona batek aldamenekoetatik kontaktu sinaptikoen bitartez informazioa hartzen duenean, elkarren segidan datozen pultsuen bidez hartzen du. Orduan, sarreren batuketa algebraiko aztatua egin, batuketa horren euste-funtzioa konputatu eta (funtzioaren balioak muga-balioa gainditzen badu) irteera sortzen da. Kontaktu sinaptikoetan transmisioa norabide bakarrean egiten denez, sarrerako eta irteerako pultsuak dendritetatik somara, hemendik axonera eta azkenik, botoi sinaptikoetara joaten dira. Neurona biologikoen oinarrizko konputazio-mekanismoak batuketa ponderatua eta euste-funtzioa direnez gero, funtzio biologiko horiek NSA sareen bidez emulatzen saiatuko gara.
Gizakiaren garunak 109 eta 1012 bitarteko neurona-kopurua duela estimatu da, beren artean 1015 kontaktu sinaptiko baino gehiago daudelarik. Zelula horiek, garuneko oinarrizko informazioa prozesatzeko unitateak dira. Gainera, neurona arrunt batek beste 10.000 neuronetatik informazioa jaso eta informazio hori, behar bada 1.000 neuronetara bidaltzen duela estimatu da. Neurona bakanen portaera eta neuronen arteko konexioak nolakoak diren jakin arren, neurona-taldeak batera ari direnean duten portaeraren berri ez dugu.
Beraz, egin dezakegun gauzarik onena, egitura berberari jarraituz sare artifizialen portaera ere nolabait berdintsua izango dela kontsideratzea da. Egitura horri zeharo jarraitzea ezinezkoa da. Dena den, NSA oso funtzio bereziak beteko dituen sarea denez gero, neurona biologikoak baino egitura sinpleagoa izan dezake. Gainera, garunean gertatzen den informazio-prozesatzea paralelo soilik ez dela ongi frogatua dago; ongi kokatutako funtzioak ere badaude.
Neuropatologia, neurohistologia eta neurofarmakologiatik ateratako informazioen arabera, konputazioaren gehienezko zatia gutxi gora-behera 1.000 eremutan (modulutan) gertatzen da. Adibidez, hitz egiteko gaitasuna, garuneko ezker lobulu frontalean dagoen Broca-ren guneari lotuta dago, eta lengoaia naturala ulertzeko gaitasuna berriz, ezkerraldeko eta lobulu tenporalaren atzeko zatian dagoen Wernick-en guneari lotuta dago. Beraz, goi-mailako operazioak eremu berezietan egiten direla esan daiteke, eremu horiek beren artean nolabait komunikatzen direlarik. Informazioa prozesatzean lan egiten duten osagaiak, zerebeloa, hipokanpoa, amigdalak eta kortex zerebrala direla pentsatzen da.
Guzti honek, gizakien garuna funtzioen arabera eremutan banatuta dagoen egitura dela pentsarazten digu, prozesatzea era paraleloan egiten delarik. Gainera, neuronen lan paraleloa asinkronoki egiten dela dirudi, hau da, sinkronizazio-zentrurik gabe (erlojurik gabe). Arrazoi hauengatik, askok prozesaketa era paraleloan burutzen duten taldeen bitartez (beren arteko komunikazio nahiz funtzioen banaketa asinkronoki eginez) sare neuronala hobeki agertuko litzatekeela pentsatzen dute.
Sareen funtzionamendua
NSA sareen bidez egindako konputazio-prozesua honako hau da: (NA) “Neurona artifizial” (edo (PE) prozesatze-elementu) batek beste NA batetik edo kanpoko estimulu batetik hartzen ditu sarrerak. Sarrera hauen batuketa astatuak, funtzio aktibatzailearen(edo transferentzi funtzioaren) argumentua osatzen du. Neuronaren ezaugarriak definitzen dituen funtzio hau, normalean ez da lineala izaten. Funtzio aktibatzailearen emaitza, NA-ren irteera da. Irteera hau, beste NA baten konexioetan zehar banatu egiten da.
Konexio hauek egiteko moduak (hau da, topologia), sarean zehar gertatzen den informazio-fluxua definitzen du eta sarearen arkitektura deritzo. Arkitekturako konfigurazio erabilienak, geruza batekoa, geruza anitzezkoa, berrelikadurazkoa, elikadura aurrerantza egiten duena eta alboko konektibitatea erabiltzen dutenak dira. Arkitektura hauetako konexio astatuek duten garrantzia oso handia da eta ondorioz, konputazio-eredu konektibo gisa ezagutzen dira.
Sarea prestatzean egiten den pisuen egokitze-prozesuari, ikasteko erregela deritzo. Hau da, sare neural artifizialen sistemak ez dira programatzen; irakatsi egiten zaie. Ikaste prozesu hori ikuskatua edo ikuskatu gabea izan daiteke. Ikuskatutako ikaste-erregeletan gehien erabiltzen dena, atzerantz programatzeko (BP) metodoa da. Ikuskatu gabeko metodo bat auto-organizaziokoa da. Laburtuz, NSA sareetan oinarritutako konputazio-sistemetan behar-beharrezkoak diren hiru osagaiak, transferentzi funtzioa, arkitektura eta ikaste-erregela dira. Honelako konputazio-ereduek, benetako garunen antza metaforikoa besterik ez dutela esan behar da.
Eredu konputazional egokia lortzen denean, sistema ezartzeko, konputazio-osagai digital, optiko edo analogikoak erabil daitezke eragiketa-bloke bezala. Injineru elektrikoen artean ezaguna den eta nolabait neuronen antzera portatzen den osagaia, integradore gisa konfiguratutako anplifikadore operazionala da. Beren artean potentziometro bidez konektatutako ehundaka integradore ikuskatuz gero (potentziometroak sinapsiak direlarik), NSA baten lehen hurbilketa gisa azter daiteke.
Potentziometro horiek ikaste-algoritmoa irudikatzeko egokitzen badira, sare neuronalerako hurbilketa hobea lortuko litzateke. Konputazio analogikoaren funtzionamendua ezagutzen duen edonork daki konputazio-konfigurazio hori (eta ondorioz sare neuronala deskribatzeko eredu matematikoa) lineal ez diren eta akoplatutako ekuazio diferentzialen talde batez osatuta dagoela. Hau da, NSA-k, programatzen diren sistema dinamiko gisa ikus daitezke. Beraz, ikasketa-prozesua, sistema dinamikoak energia minimoko egoera lortzen duen artean, parametroen (ekuazio diferentzialen koefizienteen) egokitze-prozesua gisa ager daiteke. Honela, matematika zabalago erabil daiteke.
Aurrean emandako deskribapenak neurona artifizialaren eta NSA-ren nahikoa aurkezpen egokia izan arren, oraindik NSA-ren definizioa ezin da guztiz zehaztu. NSA, elkarrekin konektatuta dauden prozesatze-osagai anitz dituen banatutako konputazio-sistema gisa defini daiteke. Beste definizio bat, NSA bere kabuz ikasteko gaitasuna duen egokitzaile eta paralelo den sistema dela esatea da, informazioa prozesatzeko lanak egiteko ere gai delarik.
Neurona biologiko eta artifizialen arteko desberdintasunak
Aurrean aipatutakoa hobeto ulertzeko, neurona biologikoez eta neurona artifizialez osatutako sareen artean dauden desberdintasunak aurkeztuko dira:
- Neuronak simulatzeko erabiltzen diren osagai elektronikoak oso azkarrak dira, baina konexio gutxikoak. Neurona biologikoak berriz, dentsitate handiz konektatutako unitate analogikoak dira. Unitate hauen denbora-konstateak milisegundokoak izanik, benetako neuronen lana, artifizialena baino mantsoagoa da. Neurona artifizialek irteera-eskalareak sortzen dituzte, irteera hauek neurona biologikoek sortzen dituzten pultsuen batezbesteko neurrikoak direlarik. Neurona batetik bestera pultsu bat transmititzen denean, abiadura mantsoan egiten da; 0,5etik 120 metroraino egiten dira segundo batean. Parametro hauen arabera, lehenago aipatu diren lan guztiak neurtutako denbora laburretan garunak nola egin ditzakeen ezin da jakin. Dena den, garunaren funtzioak egin nahian ereduak garatzen ari den ikertzaile asko dago.
- Neurona biologiko batek bera ukituz dauden neuronei lan eginarazi edo geldiarazi egiten die, baina bi gauzak batera ezin ditu egin. Hau, Eccles-en legea dela esaten da. Badirudi NSA sistemak erregela honi ez zaizkiola jarraitzen.
- Sistema nerbioso errealeko informazio-kodeak, NSA sistemak erabiltzen duenarekin desberdintasunak ditu. Adibidez, neurona biologiko batek irteera sortzen duenean, irteera hori elkarren segidako pultsuen taldea da. Irteera honen frekuentzia, neuronara iristen diren sarrera-kopuruen batuketa algebraikoarekin era logaritmikoan erlazionatzen da. Frekuentzia hau, 1 eta 100 ziklo segundokoa da gutxi gora-behera. Honek, neurona batetik besterako informazioaren transmisioan erabilitako bit-ak, oso gutxi direla adierazten du.
- Azkenik, benetako garunak azaleko konputazio-egiturak direla dirudi, hau da, oso geruza gutxikoa, antzekotasun-maila handia delarik. Bestalde, ordenadore digital arruntetan oinarritutako ereduak sekuentzialak dira eta egitura konputazional sakona dute.
Etorkizuna
Gaur egun badira sare neuronal hauek arrakasta handiz aplikatzen ari direneko arloak: ikusmen artifiziala, lengoaia naturalen itzultzaileak, etab.
Dena den, sare hauen ikaste-prozesua nahiz berauen dentsitateari lotutako arazoak, ez dira oraindik zeharo gainditu. Bestalde, VLSI (very large scale integration) teknologiarekin eta optika, optoelektronika eta teknologia holografikoan gertatzen ari diren aurrerapenekin, arazo hauei irtenbidea emango zaiela dirudi.
Honela, sare neuronalez osatutako eta digital ez diren ordenadore-mota berri hauek gure eguneroko bizitzan eragingo duten iraultza teknologikoa izugarria izango da: segurtasun sistemetan, kalitatezko kontrol-sistemetan, medikuntza-arloan, etab.etan.
Zu idazle
Zientzia aldizkaria
