Incluso los sistemas de reconocimiento de objetos más inteligentes requieren al menos una intervención humana para ser efectivos, aunque sea solo para iniciar, para aprender; pero ahora han desarrollado un sistema de reconocimiento de objetos que no requiere ayuda humana.
Investigadores de la Brigham Young University han desarrollado un algoritmo genético que decide, bajo su propio criterio, qué características son importantes.
Evita la calibración humana, y , en su lugar, da a las computadoras los conocimientos necesarios para aprender a diferenciar.
El código no tiene que reiniciar cada vez que busca un nuevo objeto, y es exacto al punto en que puede recoger, de forma fiable, diferencias sutiles, diferentes variedades de pescado, por ejemplo, clasificando 4 diferentes especies con una precisión del 99.4%.
Se espera usar este algoritmo en el rastreo de especies invasoras de hábitats y en la detección de fallas de productos en líneas de producción.
Fuente: Slashgear
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