A través del reconocimiento de patrones se identifican, extraen y clasifican datos útiles para una gran cantidad de actividades y disciplinas.
Reconocimiento de patrones es el nombre que identifica a una disciplina especializada en procesos propios de los ámbitos de las matemáticas, la ingeniería, la computación y hasta de la psicología que se relacionan ya sea con objetos abstractos o físicos (textos, sonidos, imágenes, etc). Esta área de estudio, que suele denominarse además como reconocimiento de formas, lectura de patrones e identificación de figuras, apunta a recopilar información útil a la hora de especificar propiedades entre conjuntos que engloban a dichos elementos.
Para obtener patrones de señales, dicen los expertos en el tema, es esencial llevar a cabo procedimientos asociados a la descripción, la segmentación y la extracción de características.
Es interesante tener presente que las técnicas orientadas al reconocimiento de patrones sirven para la minería de datos, la segmentación de imágenes y el reconocimiento de voz, por enumerar algunas posibilidades.
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ResumenElementos clave del reconocimiento de patrones
Para el reconocimiento de patrones existen elementos clave y una estructura o un sistema particular con funciones concretas.
A fin de coleccionar exactamente componentes del universo que será clasificado, básicamente, se requiere un dispositivo llamado sensor. Hay que valerse, de igual modo, de una táctica para la extracción de características capaz de priorizar la información relevante y, por último, se precisa transitar una fase de toma de decisiones (etapa donde los patrones de clase quedan asignados a la categoría que resulta más apropiada en cada caso).
La selección de variables es ventajosa para una descripción pormenorizada de los objetos de acuerdo a sus rasgos más sobresalientes. Se advierten en este punto dos alternativas que persiguen objetivos diferentes: una de representación (donde la selección se realiza con un mecanismo de filter que, a su vez, se vale de procedimientos como el de los árboles de decisión) y otra de clasificación (segmento en el cual gana protagonismo una estrategia bautizada como wrapper).
El aprendizaje automático (Machine Learning) suele entrar en juego durante el periodo de clasificación. Se tienen en cuenta enfoques o maniobras como el método estadístico y el agrupamiento (clustering).
No hay que pasar por alto que hay tres clases de clasificación: una conocida como clasificación supervisada (lograda gracias a, por ejemplo, el aprovechamiento de redes neuronales artificiales), otra catalogada como clasificación parcialmente supervisada (o aprendizaje parcial) y la restante, identificada como clasificación no supervisada (plano en el cual se emplean algoritmos de clasificación de carácter tanto automático como multivariante a fin de conformar clases).
La tarea de procesar información se está tornando más ágil, precisa y eficiente gracias al uso de la inteligencia artificial en sistemas de reconocimiento de patrones.
Ventajas y utilidades
Tal como hemos señalado al inicio de este artículo, el reconocimiento de patrones posee una amplia variedad de aplicaciones. Entre sus ventajas y utilidades más comunes es posible señalar sus contribuciones en materia de prevención de riesgos y en el ámbito de la seguridad, por ejemplo.
También los especialistas en meteorología encuentran en el reconocimiento de patrones a un gran aliado para sus previsiones, mientras que a los profesionales de la salud esta disciplina los ayuda a advertir la existencia de células que se encuentran infectadas, detectar alguna irregularidad en imágenes obtenidas a través de rayos X, etc. No se descartan tampoco los beneficios del reconocimiento de patrones para la gestión de los recursos hídricos.
Este recurso es indispensable, por sumar otras referencias, para la visión por computadora, las aplicaciones de reconocimiento facial y hasta para la identificación de huellas dactilares.
La inteligencia artificial aplicada a sistemas de reconocimiento de patrones permite, por ejemplo, detectar fraudes y hacer identificaciones de rostros.
Desafíos en torno al reconocimiento de patrones
Sin dudas, el reconocimiento de patrones abre un sinfín de posibilidades y se va perfeccionando gracias al avance de la tecnología.
Sin embargo, no hay que perder de vista las consideraciones éticas y los desafíos que van surgiendo en torno a este campo de trabajo e investigación. Es fundamental garantizar la seguridad, la fidelidad y la privacidad al recopilar y manipular datos, por ejemplo. Además, es recomendable hacer una utilización responsable de la inteligencia artificial (IA) a fin de conseguir más eficiencia y precisión en sistemas centrados en el reconocimiento de patrones.
En caso de fallar en la obtención de datos o al no lograr una colección bien nutrida, la IA no conseguirá una identificación ni una interpretación acertada de la información.
Se requiere, además, capacidad para hallar un equilibrio en el desarrollo de algoritmos que puedan estar constantemente actualizados, hacer un procesamiento veloz de considerables niveles de información y, al mismo tiempo, reúnan la complejidad suficiente como para saber identificar hasta la más sutil variación o matiz dentro de esos contenidos.
Si bien hasta el momento se ha avanzado mucho en las características, las aplicaciones y el alcance del reconocimiento de patrones todavía hay obstáculos por superar y pruebas por realizar. Para progresar al respecto y obtener cada vez mejores resultados es vital apostar por la integración de tecnologías y trabajar en equipos multidisciplinarios con el propósito de ir innovando en el plano del reconocimiento de patrones minimizando el porcentaje de errores y sin quebrantar los principios éticos.
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