b'\n_START_ARTICLE_\nXarxa neuronal artificial\n_START_PARAGRAPH_\nLes xarxes de neurones artificials (denominades habitualment en angl\xc3\xa8s com "ANN") s\xc3\xb3n un paradigma d\'aprenentatge i processament autom\xc3\xa0tic inspirat en la forma en qu\xc3\xa8 funciona el sistema nervi\xc3\xb3s dels animals. Es tracta d\'un sistema d\'interconnexi\xc3\xb3 de neurones en una xarxa que col\xc2\xb7labora per produir un est\xc3\xadmul de sortida. A intel\xc2\xb7lig\xc3\xa8ncia artificial \xc3\xa9s freq\xc3\xbcent referir-se a elles com xarxes de neurones o xarxes neuronals.\n_START_SECTION_\nDisseny i programaci\xc3\xb3 d\'una xarxa neuronal\n_START_PARAGRAPH_\nAmb un paradigma convencional de programaci\xc3\xb3 a enginyeria del programari, l\'objectiu del programador \xc3\xa9s modelar matem\xc3\xa0ticament (amb diferents graus de formalisme) el problema en q\xc3\xbcesti\xc3\xb3 i posteriorment formular una soluci\xc3\xb3 (programa) mitjan\xc3\xa7ant un algorisme codificat que tingui una s\xc3\xa8rie de propietats que permetin resoldre aquest problema. En contraposici\xc3\xb3, l\'aproximaci\xc3\xb3 basada en les xarxes neuronals part d\'un conjunt de dades d\'entrada prou significatiu i l\'objectiu \xc3\xa9s aconseguir que la xarxa  aprengui  autom\xc3\xa0ticament les propietats desitjades. En aquest sentit, el disseny de la xarxa t\xc3\xa9 menys a veure amb q\xc3\xbcestions com els fluxos de dades i la detecci\xc3\xb3 de condicions, i m\xc3\xa9s a veure amb q\xc3\xbcestions com ara la selecci\xc3\xb3 del model de xarxa, la de les variables a incorporar i el preprocessament de la informaci\xc3\xb3 que formar\xc3\xa0 el conjunt d\'entrenament. Aix\xc3\xad mateix, el proc\xc3\xa9s pel qual els par\xc3\xa0metres de la xarxa s\'adeq\xc3\xbcen a la resoluci\xc3\xb3 de cada problema no es denomina gen\xc3\xa8ricament programaci\xc3\xb3 sin\xc3\xb3 que se sol anomenar entrenament neuronal. _NEWLINE_Per exemple en una xarxa que s\'aplicar\xc3\xa0 al diagn\xc3\xb2stic d\'imatges m\xc3\xa8diques; durant la fase d\'entrenament el sistema rep imatges de teixits que se sap s\xc3\xb3n cancer\xc3\xadgens i teixits que se sap s\xc3\xb3n sans, aix\xc3\xad com les respectives classificacions d\'aquestes imatges. Si l\'entrenament \xc3\xa9s l\'adequat, una vegada concl\xc3\xb2s, el sistema podr\xc3\xa0 rebre imatges de teixits no classificats i obtenir la seva classificaci\xc3\xb3 sa /no sa amb un bon grau de seguretat. Les variables d\'entrada poden ser des dels punts individuals de cada imatge fins a un vector de caracter\xc3\xadstiques de les mateixes que es puguin incorporar al sistema (per exemple, proced\xc3\xa8ncia anat\xc3\xb2mica del teixit de la imatge o l\'edat del pacient a qui se li va extreure la mostra).\n_START_SECTION_\nEstructura\n_START_PARAGRAPH_\nLa majoria dels cient\xc3\xadfics coincideixen que una xarxa neuronal \xc3\xa9s molt diferent en termes d\'estructura d\'un cervell animal. Igual que el cervell, una xarxa neuronal es compon d\'un conjunt massivament paral\xc2\xb7lel d\'unitats de proc\xc3\xa9s molt simples i \xc3\xa9s en les connexions entre aquestes unitats on resideix la intel\xc2\xb7lig\xc3\xa8ncia de la xarxa. No obstant aix\xc3\xb2, en termes d\'escala, un cervell \xc3\xa9s molt m\xc3\xa9s gran que qualsevol xarxa neuronal creada fins a l\'actualitat, i les neurones artificials tamb\xc3\xa9 s\xc3\xb3n m\xc3\xa9s simples que la seva contrapartida animal._NEWLINE_Biol\xc3\xb2gicament, un cervell apr\xc3\xa8n mitjan\xc3\xa7ant la reorganitzaci\xc3\xb3 de les connexions sin\xc3\xa0ptiques entre les neurones que el componen. De la mateixa manera, les XNA tenen un gran nombre de  processadors  virtuals interconnectats que de forma simplificada simulen la funcionalitat de les neurones biol\xc3\xb2giques. En aquesta simulaci\xc3\xb3, la reorganitzaci\xc3\xb3 de les connexions sin\xc3\xa0ptiques biol\xc3\xb2giques es modela mitjan\xc3\xa7ant un mecanisme de  pesos , que s\xc3\xb3n ajustats durant la fase d\'aprenentatge. En una xarxa neuronal entrenada, el conjunt dels pesos determina el coneixement  d\'aquesta RNA i t\xc3\xa9 la propietat de resoldre el problema per al qual la xarxa neuronal ha estat entrenada._NEWLINE_D\'altra banda, en una xarxa neuronal, a m\xc3\xa9s dels pesos i les connexions, cada neurona t\xc3\xa9 associada una funci\xc3\xb3 matem\xc3\xa0tica anomenada funci\xc3\xb3 de transfer\xc3\xa8ncia. Aquesta funci\xc3\xb3 genera el senyal de sortida de la neurona a partir dels senyals d\'entrada. L\'entrada de la funci\xc3\xb3 \xc3\xa9s la suma de tots els senyals d\'entrada pel pes associat a la connexi\xc3\xb3 d\'entrada del senyal. Alguns exemples d\'entrades s\xc3\xb3n la funci\xc3\xb3 gra\xc3\xb3 de Heaviside, la lineal o mixta, la sigmoide i la funci\xc3\xb3 gaussiana, recordant que la funci\xc3\xb3 de transfer\xc3\xa8ncia \xc3\xa9s la relaci\xc3\xb3 entre el senyal de sortida i l\'entrada.\n_START_SECTION_\nAplicacions\n_START_PARAGRAPH_\nLes caracter\xc3\xadstiques de les RNA les fan prou apropiades per a aplicacions en les quals no es disposa a priori d\'un model identificable que pugui ser programat, per\xc3\xb2 es disposa d\'un conjunt b\xc3\xa0sic d\'exemples d\'entrada (pr\xc3\xa8viament classificats o no). Aix\xc3\xad mateix, s\xc3\xb3n altament robustes tant al soroll com a la disfunci\xc3\xb3 d\'elements concrets i s\xc3\xb3n f\xc3\xa0cilment paral\xc2\xb7lelitzades._NEWLINE_Aix\xc3\xb2 inclou problemes de classificaci\xc3\xb3 i reconeixement de patrons de veu, imatges, senyals, etc. Aix\xc3\xad mateix s\'han utilitzat per trobar patrons de frau econ\xc3\xb2mic, fer prediccions en el mercat financer, fer prediccions de temps atmosf\xc3\xa8ric, etc._NEWLINE_Tamb\xc3\xa9 es poden utilitzar quan no hi ha models matem\xc3\xa0tics necessaris o algorismes amb complexitat raonable, per exemple la xarxa de Kohonen ha estat aplicada amb un \xc3\xa8xit m\xc3\xa9s que raonable al cl\xc3\xa0ssic problema del viatjant (un problema per al qual no es coneix soluci\xc3\xb3 algor\xc3\xadsmica de complexitat polin\xc3\xb2mica)._NEWLINE_Un altre tipus especial de xarxes neuronals artificials s\'ha aplicat en conjunci\xc3\xb3 amb els algoritmes gen\xc3\xa8tics (AG) per crear controladors per robots. La disciplina que tracta l\'evoluci\xc3\xb3 de xarxes neuronals mitjan\xc3\xa7ant algoritmes gen\xc3\xa8tics s\'anomena rob\xc3\xb2tica evolutiva. En aquest tipus d\'aplicaci\xc3\xb3 el genoma de l\'AG el constitueixen els par\xc3\xa0metres de la xarxa (topologia, algorisme d\'aprenentatge, funcions d\'activaci\xc3\xb3, etc.) I l\'adequaci\xc3\xb3 de la xarxa ve donada per l\'adequaci\xc3\xb3 del comportament exhibit pel robot controlat (normalment una simulaci\xc3\xb3 d\'aquest comportament)\n_START_SECTION_\nQuake II Neuralbot\n_START_PARAGRAPH_\nUn bot \xc3\xa9s un programa que simula un jugador hum\xc3\xa0. El Neuralbot \xc3\xa9s un bot per al joc Quake II que utilitza una xarxa neuronal artificial per decidir el seu comportament i un algorisme gen\xc3\xa8tic per a l\'aprenentatge. \xc3\x89s molt f\xc3\xa0cil provar per veure la seva evoluci\xc3\xb3.'