[en] We are living an era of constant evolution due to technological advances. Many of them are being possible thanks to Artificial Intelligence (AI) and the large volumes of data are being stored. You can build tools with intelligent components that are revolutionizing various fields thanks to a large amount of data that can be analyzed by these intelligent models. However, many investigations only focus on the quantity and quality of the data available, and little effort is made to improve the AI techniques themselves. The proposal of this thesis is the improvement of connectionist intelligent systems that until recently were formed by Artificial Neural Networks (ANN). To carry out such ambitious work, it has been considered, as has happened with research in other areas, to consider how nature solves the problem. For this, we will focus on the most complex and efficient structure known, the human brain. To that end, it is necessary to rely on the field of Neuroscience where one can try to take the advances that are discovered or the hypotheses that are generated in the AI field. The core of this thesis is based on research that shows that neurons are not the only elements of the human brain that participate in the processing of information. Astrocytes of the glial system play an essential role in the treatment of information. In fact, it is known that synaptic communication occurs with the participation of neurons and astrocytes, which is known as tripartite synapses. This led to the inclusion of new elements that simulate the behaviour of glial cells in ANN. The addition of the new elements, artificial astrocytes, originated the Artificial NeuroGial Networks (ANGN). To demonstrate the usefulness of artificial astrocytes and collaborate in demonstrating the capacity of the Glial System (GS), new algorithms of astrocytic modulation have been used. These algorithms have been tested in different classification and regression problems, obtaining significant results with respect to networks that do not use the GS. In addition, an open source web application has been developed thanks to this thesis so that the scientific community can use these networks freely.

[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.