ultimo aggiornamento: 25 Aprile 2020 alle 22:48
definizione
Con il termine inglese network, composto da net (→ rete) e work (→ lavoro), si indica una struttura relazionale (di lavoro o di comunicazione) simile ad una rete: l’elemento caratterizzante è la presenza di un insieme di nodi interconnessi da canali di comunicazione, per lo scambio di dati e messaggi.
Un network informazionale è una rete neurale, caratterizzata da gangli in relazione reciproca, tramite nessi funzionali e interazioni costituite da vie nervose: singoli neuroni, gangli o centri neurali possono essere considerati nodi di commutazione, collegati l’uno con l’altro da vie nervose, in grado di consentire lo scambio e la condivisione di informazioni: il data transfert, in forma digitale, permette la selezione, l’amplificazione, l’integrazione e l’elaborazione dei pacchetti nella rete neurale segue sempre la stessa procedura.
neuroni e reti neurali
Il Sistema Nervoso è una complessa organizzazione di cellule nervose, con compiti di riconoscimento ed elaborazione delle informazioni recettoriali, memorizzazione e reazione agli stimoli a cui viene sottoposto il corpo: per compiere tali operazioni, un insieme di semplici elementi computazionali (neuroni), interconnessi in modo da variare la loro configurazione, devono lavorare in sinergia, sviluppando quelle che possono essere definite reti neurali.
Generalmente un neurone è costituito di 3 parti principali:
⇒ il dendrite ovvero la linea di entrata del neurone che riceve segnali in ingresso da altri assoni tramite le sinapsi (input)
⇒ il corpo cellulare (soma)
⇒ l’assone, cioè la linea di uscita del neurone unica ma che si dirama in migliaia di rami (output)
A livello del soma del neurone le afferenze subiscono una “somma pesata” (integrazione) dei segnali in ingresso: quando il risultato supera una certa soglia, il neurone si attiva ed è prodotto un “potenziale di azione” che, attraverso il pirenoforo, si propaga lungo l’assone; viceversa se il risultato non supera il valore di soglia, il neurone rimane in uno stato di riposo.
Una rete neurale descrive una popolazione di neuroni fisicamente interconnessi tra loro, o un gruppo di neuroni cui diversi fattori di produzione o di segnalazione definiscono un circuito riconoscibile: l’interfaccia attraverso la quale essi interagiscono con i neuroni circostanti è costituita da diversi dendriti (ingresso della connessione), che sono collegati tramite sinapsi ad altri neuroni, ed un assone (output della connessione). Invece, un circuito neurale è un ente funzionale di neuroni interconnessi che si influenzano a vicenda (simile a quello di un loop di un controllo in cibernetica).
data transfert – data processing
L’input di informazioni alla rete, in genere di tipo percettivo (anche se il modello è applicabile a qualunque processo di elaborazione), viene instradate ai neuroni che rappresentano il livello d’ingresso del sistema, dove sono elaborate: i dati non hanno lo stesso valore, ma vengono “pesati” dal sistema di elaborazione stesso, che affida loro una rilevanza, in modo che i nuclei di elaborazione ricevano un’importanza diversa; il peso dell’informazione determina le modalità di trasferimento e la destinazione verso cui vengono inoltrate.
Spesso, nell’architettura neuronale esistono uno o più livelli intermedi di elaborazione, in grado di modificare le informazioni in ingresso e restituire un output verso lo strato di elaborazione successivo o gli effettori (rete feed forward) oppure oltre alla processione dell’informazione, sono in grado di modulare livelli inferiori per mezzo di segnali a feedback (rete ricorrente). A livello dei nodi della rete neurale possono applicarsi valori soglia (in grado di filtrare i dati) o funzioni di attivazione che calcolano e ponderano il valore di uscita:a seconda della valutazione delle informazioni e della ponderazione, altri neuroni sono collegati e attivati in misura maggiore o minore.