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Cos’è una sinapsi (e cosa c’entra con le reti neurali)

Nel contesto biologico, una sinapsi è una connessione specializzata tra neuroni o tra un neurone e una cellula bersaglio, come una cellula muscolare o una cellula ghiandolare. Le sinapsi consentono la trasmissione di segnali elettrici o chimici tra queste cellule, permettendo al sistema nervoso di comunicare, elaborare informazioni e coordinare le attività del corpo.

La parola “sinapsi” deriva dalla parola greca “σύναψις” (synapsis), che significa “unione”, “connessione” o “giunzione”. Questa parola è composta dal prefisso “σύν” (syn), che indica “insieme” o “con”, e dal verbo “ἅπτω” (hapto), che significa “toccare”, “afferrare” o “connettere”. Quindi, l’etimologia della parola “sinapsi” richiama il concetto di connessione e unione tra le cellule nervose o tra neuroni e altre cellule.

Cosa sono le reti neurali

Le reti neurali artificiali sono modelli computazionali ispirati alle strutture e alle funzioni delle reti neurali biologiche. Queste reti cercano di emulare il funzionamento del cervello umano, utilizzando l’elaborazione parallela e distribuita delle informazioni attraverso unità di calcolo interconnesse, chiamate “neuroni artificiali” o “unità”.

Funzionamento della rete neurale

Immagina una rete neurale artificiale utilizzata per riconoscere se un’immagine contiene un gatto o un cane. La rete può essere divisa in tre strati principali: l’input (strato di ingresso), uno o più strati nascosti e l’output (strato di uscita).

  1. Strato di Ingresso: Qui vengono rappresentati i pixel dell’immagine. Ogni pixel è considerato un’unità di input e fornisce un valore numerico corrispondente all’intensità del colore.
  2. Strati Nascosti: Questi strati elaborano le informazioni in modo da identificare caratteristiche più complesse dell’immagine. Ogni neurone in uno strato nascosto riceve input da tutti i neuroni dello strato precedente, pesandoli in base all’importanza. Questi pesi sono adattati durante il processo di addestramento della rete.
  3. Strato di Uscita: Qui ogni neurone rappresenta una classe (gatto o cane) e restituisce una probabilità stimata che l’immagine appartenga a quella classe. La classe con la probabilità più alta viene considerata la previsione della rete.

Attraverso l’addestramento su un ampio set di dati contenente immagini etichettate, la rete neurale aggiusterà i suoi pesi sinaptici per imparare a riconoscere automaticamente le caratteristiche distintive di gatti e cani nelle immagini. Questo processo di apprendimento è una simulazione semplificata del modo in cui le sinapsi biologiche si adattano per migliorare la trasmissione dei segnali attraverso le connessioni neurali.

Immagine originale: Miserlou at English Wikipedia.Imartin6 (Catalan translation), CC0, via Wikimedia Commons. Rielaborata da Midjourney.

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