En general, la inteligencia artificial (AI) es la capacidad que tiene un sistema computacional de interpretar correctamente datos externos, aprender de dichos datos y emplear esos conocimientos para lograr tareas y metas concretas. La idea básica de las redes neuronales es tener un conjunto de “neuronas” conectadas entre sí, trabajando en conjunto, sin una tarea concreta para cada una. El concepto de tener varias unidades computacionales que se vuelven inteligentes debido a las interacciones entre ellas está inspirada por el cerebro, pero su aplicación es meramente matemática: dados varios parámetros hay una forma de combinarlos para predecir un cierto resultado. En la actualidad podemos proveer a estos algoritmos con los recursos necesarios para poder ajustar sus parámetros, o “aprender”, dada la enorme cantidad de datos generada. El Aprendizaje Profundo (Deep Learning) le permite a la computadora construir conceptos complejos desde conceptos simples, esto nos beneficia cuando la realidad es muy compleja y no podemos recurrir a un modelo matemático definido, entonces optamos por modelarla con AI. En el LIAN se utilizó exitosamente para el reconocimiento temprano de la diferenciación de células madre pluripotentes. Actualmente nos encontramos con el desafío de diferenciar un tejido normal de uno neoplásico mediante datos de la expresión diferencial de genes extraídos de transcriptomas control y de pacientes.
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