Los matemáticos de la Universidad Estatal de Tomsk han completado un proyecto sobre métodos matemáticos para analizar señales e imágenes en sistemas complejos de telecomunicaciones y navegación, los cuales son afectados por ruido.
Los métodos que han creado hacen evaluaciones 10 veces más precisas y ayudan a restaurar las imágenes (o señales), con alta calidad. El siguiente paso será el aplicación de este algoritmo al análisis del «big data».
Los métodos matemáticos para analizar señales e imágenes se aplican al reconocimiento de señales en aviación, decodificando imágenes a partir de, por ejemplo, un dispositivo de resonancia magnética o bien, a análisis de imágenes topográficas para petróleo y gas, u otros procesos.
Los resultados obtenidos por los matemáticos serán usados para construir un nuevo sistema de radar para un análisis operacional que va a monitorear el medio ambiente, los sistemas de navegación de los satélites y otros sistemas para transmitir/recibir información.
«Todo nuestro proyecto se enfoca a las tareas de las radiofísica estadística, esto es, el problema de transmitir datos sobre canales de comunicación.
Por ejemplo, un avión vuela y transmite una señal. Durante la transmisión de la misma, se superimponen varios ruidos sobre la señal y el receptor necesita obtener los datos enviados a pesar de este escenario. Se construyen para esto algoritmos óptimos que filtran el fenómeno del ruido en la entrada y obtienen la señal tan fielmente posible como se puede.
Esto puede usarse en finanzas, medicina y economía», indica el Profesor Evgeny Pchelintsev, titular del laboratorio.
¿Cómo funcionan los algoritmos?
Los algoritmos creados en la mencionada universidad toman en cuenta cualitativamente el ruido más complejo en modelos que ya existían. Desde el punto de vista de la física, hay procesos con una estructura dependiente compleja, que ayuda a estudiar el problema de evaluar las señales observadas contra un fondo de ruido que pulsa.
Al mismo tiempo, consideramos procesos con memoria y aquellos que rápidamente pierden su dependencia con el pasado. Regresando al ejemplo del aeronave: las señal siguen pasando, pero el avión sigue volando y los factores que estaban antes ya pueden no aplicarse en el presente, por lo que hay que evaluar si se procesa la señal o no.
Ahora los científicos han recibido dos patentes por su invención han hecho, además, un prototipo de dispositivo para recibir la información usando el algoritmo que ellos han creado en el Instituto de Potencia e Ingeniería de Moscú (MPEI). El año que viene piensa aplicar sus algoritmos al análisis del llamado big data, lo que puede ser encuestas de opinión, datos financieros o físicos.
«Para nosotros, desde el punto de vista matemático, no importa qué es lo que estemos procesando. Pero lo que sí vemos son tareas aplicables en las que nos enfocamos, y esto nos ayuda a crear algoritmos de procesamiento del big data», concluye Pchelintsev.
