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El método ha sido patentado a nivel mundial por investigadores del CSIC
Un nuevo algoritmo mejora hasta diez veces la visualización de datos a partir de señales débiles
Investigadores del Instituto de Ciencias del Mar del CSIC han desarrollado un potente método de análisis de singularidades en señales digitales que permite detectar y reconocer patrones a partir de imágenes o series de datos - El método permite reconocer estructuras, reconstruir imágenes y comprimir y mejorar la señal, y destaca porque permite obtener información relevante a partir de un conjunto muy pequeño de datos
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Identificación de las corrientes del mar (debajo) a partir de imágenes de temperatura de la superficie del mar (arriba)

Imagen: SINC

Martes, 12 de Abril de 2011   Barcelona, España,

Si uno no se atiene a la definición matemática, las singularidades pueden describirse como puntos que indican un cambio inesperado. En un espacio homogéneo, la singularidad está en los puntos menos regulares, son saltos que indican que algo sucede. Así, un retrato que va perdiendo resolución mantiene, aun cuando se ve borroso, las líneas del contorno del cuerpo y las facciones: son esos puntos singulares que revelan la información principal de la imagen.

 

El ejemplo lo aporta Antonio Turiel, investigador Ramón y Cajal en el Departamento de Oceanografía Física del Instituto de Ciencias del Mar (ICM) del CSIC. Este experto trabaja en el desarrollo de aplicaciones para la monitorización oceánica a diferentes escalas. Fruto de su trabajo ha desarrollado con su equipo un método matemático para el análisis de singularidades en señales digitales que se puede aplicar a la monitorización del océano.

 

El algoritmo, patentado a nivel mundial, permite aplicaciones muy diversas que van más allá de la oceanografía: desde delimitar los contornos difusos y cambios sutiles en imágenes para el diagnóstico médico, hasta detectar defectos en materiales. También permite apreciar ondas internas en mar abierto y líneas de corriente del flujo oceánico, localizar barcos en mar abierto a partir de imágenes de bajo contraste y reconstruir imágenes a partir de muy pocos datos, lo que implica que permitiría mejorar la capacidad de compresión de la señal digital. "Respecto a los estándares actuales, la ganancia máxima prevista de compresión, con la misma calidad, es de diez veces, aunque se trata de una estimación teórica", explica Turiel.

 

En uno de las experimentos, el grupo dirigido por Turiel fue capaz de identificar, a partir de una sola fotografía de mar abierto tomada desde el satélite Meteosat , unos frentes de olas de más de 500 kilómetros de ancho que se propagan hacia el interior del Índico, algo que no se había conseguido ver nunca hasta ahora con ninguno de los métodos existentes.

 

Entre los usos para los que tiene aplicación se pueden citar el análisis de campos de viento -útil en la meteorología, en estudios aerodinámicos o en el diseño de campos de aerogeneradores- o el análisis de los movimientos bursátiles. En este último caso, los investigadores han aplicado el algoritmo para distinguir ciclos de inversión y de volatilidad tan solo a partir de series temporales de precios, sin necesidad de conocer el volumen de transacciones. Esto podría mejorar la visualización de datos de contaminación de la atmósfera o de la información en la que trabajan algunos artistas.

 

Otra aplicación interesante es el reconocimiento del habla. Los investigadores del Instituto Nacional de la Investigación en Informática francés, INRIA, con los que colabora el ICM, están aplicando este método para el reconocimiento de los fonemas.

 

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