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Biodiversidad: La inteligencia artificial como alternativa de conservación.

México, 9 Jul (Agencia Informativa CONACYT).-Iván Vladimir Meza Ruiz, investigador del Instituto de Investigaciones en Matemáticas Aplicadas y en Sistemas en la Universidad Autónoma de México (IIMAS-UNAM), desde el 2014, se ha dedicado al estudio y desarrollo de proyectos orientados al aprendizaje profundo implementados en modelos científicos aplicables.

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En el evento que se llevó a cabo en el Parque Científico Tecnológico de Yucatán, Meza dio a conocer los procesos necesarios que se requieren para su más reciente proyecto, el reconocimiento de cantos de aves.

En este modelo, la señal de audio capturada de más de mil especies se fragmenta con ayuda de una red neuronal profunda, ayudando al monitoreo de cantares de aves de manera amplia y en menor tiempo a comparación con modelos anteriores, con progresos significativos a futuro.

«Ésta técnica» explica Meza, «enseña a la computadora una tarea específica. (…) El aprendizaje profundo lo hereda, en este caso, los cantos del ave, y cómo debe ser la respuesta dada esa información.» Y agregó «Lo que queremos es que nos diga qué ave está cantando»

La diferencia esencial del aprendizaje profundo con el aprendizaje automático, en palabras del investigador, se basa en la implementación de un modelo de arquitectura de redes neuronales

El empleo de capas es vital en el proceso, como las neuronas. Cada una se ubica al lado de la otra, pero no son percibidas hasta en la cobertura siguiente. Activa la reacción en cadena de las mismas, requiriendo la respuesta de la anterior para que se complete el camino y así obtener un resultado correcto, tal como las conexiones que el ser humano experimenta en el cerebro al momento de crearse un nexo neuronal

Pero así como sucede con nuestra conciencia, es susceptible a errores. Cuando esto ocurre, se «castiga» el modelo, y se prosigue a activarlo otra vez

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