Che cos'è una rete neurale?

Cos'è meglio, il cervello o il computer? Questa domanda è stata posta infinite volte e ha spinto gli scienziati a studiare computer che funzionano meno come macchine preprogrammate e più come il cervello umano. Con l'aiuto delle reti neurali, i programmatori stanno sviluppando soluzioni che si comportano in modo simile al cervello umano e che sono dotate di funzionalità incredibili.

Le reti neurali sono composte da migliaia di milioni di "cellule cerebrali" artificiali ovvero unità computazionali che si comportano e imparano in maniera incredibilmente simile a un cervello umano. Note anche come reti neurali artificiali (ANN), consistono generalmente di simulazioni software che si comportano come milioni di cellule cerebrali interconnesse e funzionano in parallelo per risolvere problemi, prendere decisioni e riconoscere modelli, proprio come un cervello umano.

Una rete neurale artificiale elabora le informazioni in due modi: durante il training è in modalità di apprendimento e quando mette in pratica ciò che ha appreso è in modalità operativa. Perché una rete neurale possa apprendere, è necessario comunicarle se ha agito o meno correttamente. Questo processo di feedback è spesso denominato retropropagazione e consente alla rete di modificare il proprio comportamento in modo che il risultato sia esattamente quello previsto. In altre parole, la rete viene addestrata con molti esempi di apprendimento e impara come ottenere il risultato giusto ogni volta, anche quando è di fronte a un nuovo intervallo o set di input. Come un essere umano, una rete neurale artificiale è in grado di usare le esperienze per raggiungere la conclusione giusta.

Rete neurale feed-forward

La rete neurale feed-forward è la varietà più semplice. Le informazioni si spostano in una sola direzione e sono inviate dai nodi di input direttamente ai nodi di output. Non sono presenti circuiti o cicli in questa rete.

Rete neurale ricorrente

Diversamente dalla rete feed-forward, la rete neurale ricorrente consente il flusso bidirezionale dei dati. Questo tipo di rete è una scelta tipica per le applicazioni per il riconoscimento di pattern, ad esempio il riconoscimento vocale e le soluzioni di scrittura a mano.

Rete neurale modulare

Una rete neurale modulare è composta da reti neurali indipendenti. A ognuna viene fornito un set di input e tutte collaborano per completare le attività secondarie. Il risultato finale della rete neurale modulare è gestito da una rete intermediaria che raccoglie i dati delle singole reti.

Rete neurale convoluzionale

Le reti neurali convoluzionali sono principalmente utilizzate per classificare le immagini. Ad esempio, sono in grado di raggruppare foto simili e identificare oggetti specifici all'interno di una scena, tra cui facce, segnali stradali e persone. Queste reti sono sempre più utilizzate in molte applicazioni, dai social media alle soluzioni per la diagnostica sanitaria.

Le reti neurali sono utilizzate per un'ampia gamma di applicazioni diverse, ma la loro capacità di prendere decisioni semplici e accurate e di riconoscere dei pattern le rende perfette per settori specifici. Ad esempio, in un aereo, un programma di pilota automatico di base può utilizzare una rete neurale per leggere ed elaborare i segnali inviati dagli strumenti della cabina di pilotaggio. Questi segnali possono quindi essere utilizzati per regolare i comandi dell'aereo e mantenerlo in rotta in maniera sicura. Nel settore manifatturiero, una rete neurale potrebbe essere usata – ad esempio – in una fabbrica di detersivi per assicurare che tutti i prodotti siano creati secondo lo stesso standard rigoroso, misurando valori preprogrammati come acidità, colore e consistenza. Se un lotto non raggiunge i valori giusti, la rete neurale lo rifiuta.

Le reti neurali sono spesso il candidato perfetto anche per applicazioni e processi basati sulla sicurezza. Ad esempio, una banca che elabora migliaia di transazioni di carte di credito può aver bisogno di un metodo automatizzato per identificare le transazioni fraudolente. Con un numero sufficiente di input e indizi preprogrammati per identificare le attività fraudolente, una rete neurale è in grado di identificare istantaneamente le attività sospette e di adottare le misure necessarie, ad esempio avvisare i clienti e il personale addetto o bloccare istantaneamente la carta.

Anche se non sono in grado di emulare esattamente il cervello umano, le reti neurali sono sicuramente in grado di generare molti dei processi logici prodotti da un cervello umano e offrono grandi opportunità e possibilità a molti settori. Perché questo tipo di rete possa operare in maniera efficiente e corretta, è indispensabile che sia sicura. Il Next Generation Firewall di Forcepoint non è stato studiato solo per proteggere la rete da accessi non autorizzati e dalle più recenti minacce informatiche, ma anche per offrire la totale visibilità e il controllo completo tramite la sua interfaccia grafica e interattiva.