[es] Estamos viviendo una era de evolución constante debido a los avances tecnológicos. Muchos de ellos están siendo posibles gracias a la Inteligencia Artificial (IA) y a que se están almacenando grandes volúmenes de datos. Se pueden construir herramientas con componentes inteligentes que están revolucionando diversos campos gracias a la gran cantidad de datos que pueden ser analizados mediante dichos modelos inteligentes. Sin embargo, muchas investigaciones solo se centran en la cantidad y la calidad de los datos de los que se dispone, y apenas se realizan esfuerzos en mejorar las propias técnicas de IA. La propuesta de esta tesis es la mejora de sistemas inteligentes conexionistas que hasta hace poco estaban formados por Redes de Neuronas Artificiales (RNA). Para llevar a cabo tan ambiciosa labor, se ha considerado, al igual que ha ocurrido con investigación en otras áreas, tener en cuenta cómo resuelve el problema la naturaleza. Para ello, nos centraremos en la estructura más compleja y más eficiente conocida por el hombre, el cerebro humano. Con ese fin, es necesario apoyarse en el campo de la Neurociencia donde se puede tratar de llevar los avances que se descubren o las hipótesis que se generan al campo de IA. El núcleo de esta tesis gira entorno las investigaciones que evidencian que las neuronas no son los únicos elementos del cerebro humano que participan en el procesamiento de la información, si no que los astrocitos del sistema glial juegan un papel esencial. De hecho, la comunicación sináptica se sabe ya que se produce con participación de neuronas y astrocitos, lo cual se conoce como sinapsis tripartita. Esto llevó a la inclusión de nuevos elementos de procesado en las RNA que simulan el comportamiento de las células gliales creando las Redes NeuroGliales Artificiales (RNGA). Para demostrar la utilidad de los astrocitos artificiales y colaborar en demostrar la capacidad del Sistema Glial (SG), se han llevado a cabo nuevos algoritmos de modulación astrocítica que se han puesto a prueba en diferentes problemas de clasificación y regresión, obteniéndose resultados significativos con respecto a redes sin astrocitos. Además, se ha desarrollado gracias a esta tesis una aplicación web opensource para que la comunidad científica pueda usar estas redes libremente.

[gl] Estamos vivindo una era de evolución constante debido aos avances tecnolóxicos. Moitos deles están sendo posibles grazas á Intelixencia Artificial (IA) e a que se están almacenando grandes volumes de datos. Pódense construír ferramentas con componentes intelixentes que están revolucionando diversos campos grazas á gran cantidade de datos que poden ser analizados mediante devanditos modelos intelixentes. Sen embargo, moitas investigación só céntranse na cantidade e a calidade dos datos dos que se dispón, e apenas se realizan esforzos en mellorar as propias técnicas de IA. A proposta desta tese é a mellora de sistemas intelixentes conexionistas que ata hai pouco estaban formados por Redes de Neuronas Artificiais (RNA). Para levar a cabo tan ambiciosa labor, considerouse, do mesmo xeito que ocorreu con investigación noutras áreas, ter en conta como resolve o problema a naturaleza. Para iso, centrarémonos na estructura máis complexa e máis eficiente coñecida polo home, o cerebro humano. Con ese fin, é necesario apoiarse no campo da Neurociencia onde se pode tratar de levar os avances que se descobren ou as hipótesis que se xeran ao campo da IA. O núcleo desta tese vira contorna as investigación que evidencian que as neuronas non son os únicos elementos do cerebro humano que participan no procesamento da información, si non que os astrocitos do Sistema Glial (SG) xogan un papel esencial. De feito, a comunicación sináptica sábese xa que se produce con participación de neuronas e astrocitos, o cal coñécese como sinapsis tripartita. Isto levou á inclusión de novos elementos de procesado nas RNA que simulan o comportamento das células gliales creando as Redes NeuroGliais Artificiais (RNGA). Para demostrar a utilidade dos astrocitos artificiais e colaborar en demostrar a capacidade do SG, leváronse a cabo novos algoritmos de modulación astrocítica que se puxeron a proba en diferentes problemas de clasificación e regresión, obténdose resultados significativos con respecto a redes sen astrocitos. Ademais, desenvolveuse graza a esta tese una aplicación web opensource para que a comunidade científica poida usar estas redes libremente.