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Algoritmo matemático para clasificar el polen

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Investigadores de la UNED han creado un algoritmo basado en técnicas de inteligencia artificial que eleva al 97% la tasa de acierto en las técnicas de identificación de granos de polen.

La principal novedad que aporta el trabajo es que es el propio sistema el que se encarga de establecer qué características son más apropiadas para identificar los granos de polen recogidos y de aplicarlas a continuación.

Define tres modelos distintos basados en el uso de una Red Neuronal Convolucional (CNN, por sus siglas en inglés) que extrae automáticamente las características discriminantes de las imágenes.

En el primer método, un clasificador simple se utiliza para catalogar las imágenes directamente desde las características extraídas por la CNN. El segundo método aplica la técnica del ‘aprendizaje por transferencia’ y hace uso de una red neuronal profunda preentrenada. Finalmente, el tercer método es una solución híbrida de los dos anteriores y el que alcanza un éxito mayor. Con una combinación de tres técnicas el porcentaje de acierto es del 97’23%.

Leer más:

https://www.ambientum.com/ambientum/ciencia/algoritmo-matematico-polen.asp

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