Entrevistas | Noticias | 13 ABR 2018

Investigadores de la URJC usan redes neuronales para clasificar textos manuscritos

Entrevista a los investigadores Angel Sánchez y José Vélez de la Universidad Rey Juan Carlos

Los investigadores Ángel Sánchez y José Vélez de la Universidad Rey Juan Carlos han usado redes neuronales profundas para entrenar un sistema capaz de reconocer textos manuscritos y distinguir si los ha escrito un hombre o una mujer, o si se ha usado la mano diestra o zurda. 

Este sistema se está empleando actualmente en proyectos diferentes, como aumentando la seguridad de un sistema al poder reconocer por ejemplo si un sistema está siendo utilizado por la persona correcta, en otros proyectos se están clasificando documentos antiguos para identificar quién fue su autor, algo principalmente interesante cuando quien escribía lo hacía con un seudónimo.

"La forma natural de interactuar no es un teclado"

Los investigadores han comentado la importancia del uso de tecnologías como Machine Learning y la Inteligencia Artificial, y el hecho de que se esté popularizando ayuda en su democratización, pues  queda al alcance también de pequeñas empresas, y en un futuro incluso de personas no expertas. 

La aplicación de éste sistema no ha hecho más que empezar, tal como apunta José Vélez, en el futuro la escritura manuscrita tomará mayor relevancia pues la forma natural de interactuar con los sistemas no es un teclado, sino escribiendo o hablando.

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