QUE SIGNIFICADO TIENE LA DESIGNACIÓN “SEÑAL DIGITAL” Y DE UN
EJEMPLO.
Una señal digital es aquella que presenta una variación discontinua con el
tiempo y que sólo puede tomar ciertos valores discretos. Su forma
característica es ampliamente conocida: la señal básica es una onda cuadrada
(pulsos) y las representaciones se realizan en el dominio del tiempo. Sus
parámetros son:
Altura de pulso (nivel eléctrico)
Duración (ancho de pulso)
Frecuencia de repetición (velocidad pulsos por segundos)
Las señales digitales son discretas es decir valores finitos en el tiempo y en
amplitud; esto significa que la señal sólo puede tomar uno de dos valores sea 0
o 1, en intervalos definidos de tiempo; también se pueden considerar ejemplos
de señales digitales a un programa de una computadora, el contenido de un
CD, etc. las señales digitales permiten usar palabras completas y se puede
usar solo dos símbolos: como un punto (.) y una raya (-). Con combinaciones
de estos dos símbolos se pueden formar todas las letras del alfabeto y, por lo
tanto, cualquier palabra. (Decu, 2020)
Así es como funcionan las señales digitales. En lugar de utilizar una señal que
puede tener infinitos valores (como una onda de sonido o una luz), una señal
digital se limita a un conjunto finito de valores. Estos valores suelen
representarse por números binarios, es decir, ceros y unos.
Características principales de una señal digital:
Discreta: La señal cambia de un valor a otro de forma abrupta, sin
valores intermedios.
Cuantizada: Los valores que puede tomar la señal son limitados y están
definidos.
Binaria: En la mayoría de los casos, los valores se representan con dos
estados: 0 y 1.
Ejemplos de una señal digital
un ejemplo sencillo de señal digital es el código Morse. Como mencioné
antes, el código Morse utiliza puntos y rayas para representar letras y
números. Cuando enviamos un mensaje por código Morse, estamos
utilizando una señal digital, ya que la señal solo puede tener dos
estados: presencia de señal (punto o raya) o ausencia de señal
(espacio).
Ejemplos de señal digital en el uso cotidiano:
Computadoras: La información almacenada en un disco duro, una
memoria USB o en la nube está en formato digital. Cada archivo, desde
un documento de texto hasta una imagen o un video, está compuesto
por una secuencia de ceros y unos.
Televisores digitales: Las imágenes y el sonido que vemos y
escuchamos en un televisor digital son señales digitales que se
transmiten a través de antenas o cables.
¿QUÉ ELEMENTOS DEBEN ADICIONARSE PARA QUE ESTA SEÑAL SE
CONVIERTA EN UNA SEÑAL ÚTIL PARA SER EMPLEADA EN LA
INTELIGENCIA ARTIFICIAL?
Para convertir una señal en una herramienta útil para la inteligencia artificial, es
crucial considerar varios elementos y procesos. Estos elementos dependerán
en gran medida del tipo de señal (visual, auditiva, de sensor, etc.) y del objetivo
específico que se busca alcanzar con la IA. (Berryhill, 2020)
Elementos que deben ser empleados en la inteligencia artificial
Entre estos están:
Preprocesamientos:
Limpieza de datos: Eliminación de ruido, outliers y cualquier otra
anomalía que pueda afectar la calidad de la señal.
Normalización: Escalado de los valores de la señal a un rango común
para facilitar el procesamiento posterior.
Transformación: Aplicación de técnicas como la Transformada de
Fourier o la Transformada de Wavelet para extraer características
relevantes de la señal en el dominio de la frecuencia.
Extracción de características:
Identificación de patrones: Detección de características distintivas en
la señal, como frecuencias dominantes, amplitudes máximas, formas
de onda específicas, etc.
Selección de características: Selección de las características más
relevantes para la tarea en cuestión, utilizando técnicas como la
selección de características basada en filtros o envolventes.
También podemos tener Aumento datos es decir crear nuevas señales a partir
de las existentes mediante técnicas como la rotación, el escalado, el recorte, el
volteado, etc. Esto nos ayuda a aumentar la diversidad entre los datos de
entrenamiento y mejorar el rendimiento de la IA.
Debemos considerar el tipo de la IA dado que dependerá del tipo de tarea o la
complejidad de los datos que se vayan a utilizar, La calidad de los datos de
entrenamiento es fundamental para el éxito de cualquier modelo de IA. En
algunos casos, la interpretabilidad es importante poder interpretar las
decisiones que se vayan a tomar en la IA.
QUE INFORMACION SE EMPLEA EN LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Se emplean varios métodos y algoritmos para enseñar a una máquina a
realizar una tarea. En la mayoría de los casos, cuando hablamos de
inteligencia artificial, nos referimos a algoritmos de aprendizaje
automático. Por ejemplo, en los algoritmos de aprendizaje automático
supervisados, la idea básica es que después de un proceso llamado
entrenamiento, se construye un modelo que puede establecer una relación
entre el tipo de entrada deseado y la salida deseada.
También existen otros enfoques para evitar aplicaciones controladas. Un
ejemplo son los algoritmos no supervisados, que reciben datos sin
información sobre el resultado deseado y pueden identificar patrones. Otro
ejemplo es el aprendizaje por refuerzo, en el que los algoritmos aprenden a
tomar decisiones interactuando con el entorno y recibiendo
retroalimentación en forma de recompensas o castigos.
Algunas de las principales aplicaciones de la IA son:
1. Reconocimiento de voz y procesamiento de lenguaje natural (PLN)
La IA puede comprender e interpretar comandos de voz y texto en varios
idiomas, lo que permite la creación de asistentes virtuales como Siri, Alexa
y Google Assistant, así como sistemas de traducción automática como
Google Translator.
2.Visión por computadora
La inteligencia artificial puede analizar e interpretar imágenes y vídeos para
identificar objetos, personas, animales y escenas. Esto permite el desarrollo
de sistemas de vigilancia, vehículos autónomos, imágenes médicas y
análisis de sentimiento en las redes sociales.
3.Aprendizaje automático y análisis de datos.
La inteligencia artificial puede aprender de los datos e identificar patrones
y tendencias ocultos, lo que le permite predecir eventos futuros y tomar
decisiones basadas en datos. Esto es útil en áreas como finanzas,
marketing, atención sanitaria y clima.
4.Juegos y entretenimiento
La inteligencia artificial se utiliza para crear oponentes artificiales
inteligentes en videojuegos, ajedrez y Go, así como para crear contenido
procedimental como paisajes y personajes en juegos y películas.
5.Toma de decisiones y planificación
La IA puede analizar grandes volúmenes de información y tomar decisiones
o planificar estrategias basadas en ese análisis. Esto puede aplicarse a la
logística, la gestión de la cadena de suministro, la planificación urbana y la
gestión de proyectos.
6.Robotica
Se necesita inteligencia artificial para desarrollar robots autónomos que
puedan navegar, interactuar y aprender de su entorno para realizar tareas
como limpieza, mantenimiento, operaciones y exploración espacial.
7.Diagnóstico médico y tratamiento personalizado
La inteligencia artificial puede analizar datos médicos, como escaneos de
imágenes y registros médicos electrónicos, para diagnosticar
enfermedades y prescribir tratamientos personalizados en función de las
características individuales de cada paciente.
8. Arte y creatividad
La inteligencia artificial se utiliza para crear obras de arte, música, poesía y
diseño, combinando técnicas de aprendizaje profundo con algoritmos
evolutivos y otros métodos creativos.
9. Automatización de procesos
La inteligencia artificial puede automatizar tareas repetitivas y burocráticas
como la entrada de datos, el servicio al cliente y el análisis de documentos,
lo que permite a los humanos centrarse en actividades de mayor valor
añadido.
10. Investigación e innovación
La inteligencia artificial puede acelerar el descubrimiento de nuevos
materiales, fármacos y soluciones energéticas analizando rápidamente
grandes cantidades de datos experimentales y simulando escenarios
complejos.
Bibliogrfias:
Berryhill, J. (2020). OPSI. Obtenido de https://oecd-opsi.org/wpcontent/uploads/2020/11/OPSI-AI-Primer-Spanish.pdf
Decu. (8 de junio de 2020). Obtenido de https://www.decu.com.mx/senal-digital-y-analogaque-es/
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