Santa Fe, martes 23 de abril de 2019
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Proyectos de Investigación: Algoritmos inteligentes y bioinspirados para procesamiento de señales reales (CAI+D)

Proyecto Algoritmos inteligentes y bioinspirados para procesamiento de señales reales
Convocatoria 2011
Director Rufiner, Leonardo
Programa al que pertenece Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional
Director del programa: Rufiner, Leonardo
Resumen En el área de señales, el avance en los sistemas de adquisición y almacenamiento no ha ido acompañado de igual manera con nuevas técnicas que aporten soluciones al análisis, procesamiento y clasificación de señales generadas por sistemas reales. Tal es el caso de las señales de tráfico de Internet, sísmicas, económicas, las percibidas por humanos y máquinas, y una gran diversidad de secuencias de origen biológico y otras series temporales. La demanda de algoritmos inteligentes que permitan trabajar con este tipo de señales está en plena expansión. Desde el punto de vista del análisis de señales, se observa frecuentemente que las señales "reales" poseen en común ciertas características propias que dificultan su procesamiento por medios artificiales. Entre ellas podemos mencionar: su importante variabilidad intra o inter-individuos, el estar contaminadas con ruido de naturaleza e intensidad muy diversa y el hecho de ser producidas o percibidas por mecanismos intrínsecamente no lineales. Estas dificultades pueden deberse a diferentes aspectos presentes en la señal o en el sistema que las genera: no estacionariedades, comportamientos no lineales o caóticos e interferencias, entre otros. Desde la perspectiva del reconocimiento de patrones, estas características resultan en patrones con importantes dinámicas temporales, complejas fronteras de decisión, alta dimensionalidad, redundancia de información y distribuciones no gaussianas en los datos y en sus clases. Para tratar todos estos factores los algoritmos a desarrollar requieren ser dotados de cierta "inteligencia", es decir, de alguna capacidad de "percepción robusta de la información relevante", de "aprendizaje y almacenamiento" y de "modelado, comprensión y resolución de problemas". Los algoritmos bioinspirados emulan la forma en que los sistemas biológicos procesan la información y resuelven este tipo de problemas complejos en la vida real. Los algoritmos propuestos podrán proveer nuevos métodos para mejorar las comunicaciones entre humanos y sistemas artificiales o para la detección temprana de patologías y cambios de dinámica en sistemas complejos, aportando de esta forma medios novedosos para el tratamiento de una amplia diversidad de problemas.