Redes neuronales: máquinas que aprenden

Boletín de prensa

5683/2017

Mérida, Yucatán. 6 de julio de 2017 (Agencia Informativa Conacyt).- El monitoreo de la biodiversidad a través de inteligencia artificial se apuntala actualmente como una alternativa para la conservación de especies alrededor del mundo. Desde 2014, Iván Vladimir Meza Ruiz, investigador del Instituto de Investigaciones en Matemáticas Aplicadas y en Sistemas (IIMAS) de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM), trabaja en el desarrollo de un modelo de identificación de cantos de aves basado en aprendizaje profundo.

En el marco de su presentación en el Parque Científico Tecnológico de Yucatán, Meza Ruiz compartió para la Agencia Informativa Conacyt algunos de los conceptos y metodologías clave de este modelo que permiten que una señal de audio se segmente y se clasifique usando una red neuronal profunda a partir de grabaciones de más de mil especies de aves. Con esto, se espera realizar monitoreos de forma más extendida y en periodos de tiempo más amplios en un futuro próximo.

 

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MM/AT/FV/5683/2017