La Universidad de Granada desarrolla una nueva IA para generar series temporales complejas

Un equipo de investigadores de la Universidad de Granada (UGR) ha desarrollado una nueva Inteligencia Artificial (IA) para generar series temporales complejas utilizando modelos de difusión, una de las tecnologías más avanzadas dentro de la IA generativa actual.​

El grupo, encabezado por Francisco Manuel García Moreno, del departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos en la Facultad de Educación, Economía y Tecnología del campus de Ceuta y miembro del Centro de Investigación en Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (CITIC-UGR), ha publicado un estudio que presenta Diff-TSD. Diff-TSD convierte señales triaxiales, como las de un acelerómetro o giroscopio, en imágenes para aplicar modelos de difusión y crear datos sintéticos, según explican desde la UGR. El sistema trabaja con señales en tres ejes, como las que captan los dispositivos móviles o vestibles, y responde al reto de la escasez de datos, uno de los mayores problemas en el aprendizaje automático con señales multivariantes.​

La IA generativa de Diff-TSD permite ampliar los conjuntos de datos para entrenar modelos, mejorar su robustez y aumentar la capacidad de generalización, especialmente en tareas de reconocimiento y clasificación de actividades humanas. García Moreno ha señalado que la aplicación de modelos de difusión a series temporales abre una vía completamente nueva, demostrando que es posible crear datos sintéticos útiles a partir de señales como las de los smartwatches. Los resultados muestran que añadir datos sintéticos generados por IA mejora significativamente la precisión y la generalización, sobre todo cuando la cantidad de datos reales es limitada.​