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Editorial
Las Redes Neuronales Artificiales que identifican gestos para satélites
Existe una gama de tecnologías informáticas que son poco amigables pero demuestran gran eficiencia para actividades específicas como reconocer patrones gestuales aún en imágenes de baja calidad.
Si bien las Redes Neuronales Artificiales (RNA) son consideradas complejas construcciones matemáticas, oscuros objetos tecnológicos, se espera que puedan aprender cualquier cosa a base de ejemplos y fuerza computacional.
La buena noticia es que es posible y realista esta concepción. La mala noticia es que no todo es aprendible de manera tan sencilla como se pretende. Las RNA, como cualquier ente que aprende, también puede tener sus limitaciones y hasta aprender mal, no son infalibles.
Más allá de todo eso, sí se ha dado que un grupo de investigadores en sistemas inteligentes han logrado diseñar y entrenar con bastante éxito un tipo de red muy especial llamada event-based, que se concentra en ciertas condiciones en reconocer gestos en imágenes captadas por radar.
En muchas redes la estructura tiene varias unidades interconectadas, organizadas en capas, todas muy similares y que realizan exactamente la misma actividad. Existen variantes que justamente van combinando conexiones de distintas maneras, y con la diferenciación en las actividades de algunas de estas unidades.
Ahí es donde radica la peculiaridad de estas redes event-based que presenta este grupo que proclama haber llegado a una solución que, si bien funciona específicamente para ciertas actividades puntuales de reconocimiento de patrones gestuales, serían muchísimo más eficientes que otras alternativas (y vaya que hay alternativas de todo tipo).
En nuestro caso las unidades son mímica de un tipo de neurona biológica llamada spiking neuron. Estas funcionan codificando su información con pulsos. Variando la temporalidad y sincronicidad de esos pulsos es como se van representando distintos conceptos. Es cuestión de asociar esos patrones como si fueran el vocabulario de un problema y ¡listo! Otras neuronas funcionan regulando la intensidad o la conectividad, la recurrencia, la manera en que se transforma las señales entre neuronas, etc.
El tema con las event-based neural networks es la letra chica: el preproceso, la adaptación previa de los datos, debe ser buena y aún no se sabe cuán sensible es este proceso al éxito de la RNA propuesta. Pero, supongamos un mundo feliz y perfecto, entonces con una red de este tipo, bien ajustada podría llegar a un 93% de precisión para llegar a determinar rápidamente un gesto.
Daniela López De Luise
Academia Nacional de Ciencias de Buenos Aires
Coordinadora Académica CETI
Fuente:
Improving the Accuracy of Spiking Neural Networks for Radar Gesture Recognition Through Preprocessing. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, June 2023