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sábado, 18 de enero de 2020

Con apoyo de Fondecyt: Buscan hacer realidad la clasificación de millones de huellas digitales en segundos


Noticias Región del Maule: Con la colaboración de pares internacionales líderes en la temática, los científicos del Laboratorio de Investigaciones Tecnológicas en Reconocimiento de Patrones (LITRP) (www.litrp.cl) de la UCM desarrollarán una red neuronal artificial que, en base a sofisticados algoritmos matemáticos, permitirían desarrollar esta tecnología que tiene un sin número de aplicaciones en la vida diaria.


El reconocimiento de huellas dactilares para la identificación de personas es una de las tecnologías que más aplicaciones tiene en el último tiempo. Este tipo de tecnología biométrica opera  en la actualidad sobre bases de datos de decenas de miles de huellas, existiendo un nicho de investigación y aplicaciones si se lograra procesar decenas de millones de huellas. 

Precisamente este escalamiento es el que busca hacer realidad el proyecto “Clasificación de grandes cantidades de huellas digitales basada en una red neuronal de aprendizaje extremo”, que lleva adelante el equipo de investigadores encabezados por el Dr. Marco Mora, líder del Laboratorio de Investigaciones Tecnológicas en Reconocimiento de Patrones LITRP (www.litrp.cl),  de la Facultad de Ciencias de la Ingeniería de la Universidad Católica del Maule (UCM), gracias a la adjudicación de un Proyecto Regular del Fondo Nacional de Desarrollo Científico y Tecnológico (Fondecyt) , por un período de cuatro años.

Sobre este importante proyecto, que posiciona al plantel entre los centros de investigación líderes en la materia, la Dra. Angélica Urrutia, decana de la Facultad de Ciencias de la Ingeniería, señaló que “Esto da cuenta del crecimiento que la Facultad ha tenido en el ámbito de investigación científica, hemos podido llegar a este resultado desde proyectos de carácter aplicado como lo son los Fondef y FIC-R”, dijo. 

“La Facultad ha apoyado mucho a sus investigadores con una inversión importante para generar masa crítica. También nuestra idea es que se generen núcleos que tengan convivencia con pares internacionales. Es por esto que apoyamos la realización de experiencias que establezcan nuevas redes y potenciar las existentes, objetivo estratégico que desarrollamos desde el 2017 a la fecha y hoy vemos los frutos.”, agregó la decana de ingeniería de la UCM.


Big-Data y Redes Neuronales

A mediados del siglo pasado fue cuando por primera vez en el mundo se comenzaron a desarrollar las redes neuronales artificiales, las que basadas en algoritmos de optimización permiten tratar datos complejos y no lineales, emulando la forma de procesamiento de información del cerebro humano. Con el apoyo del investigador español Dr. Daniel Peralta, del Instituto VIB de Bélgica, el equipo del Dr. Mora está marcando un hito internacional en la disciplina de biometría con huella dactilar.

Tratar decenas de millones de huellas dactilares no es posible en computadores comunes y corrientes, tanto por que la cantidad de información excede a la memoria de una computadora y porque el tiempo de procesamiento es extremadamente elevado. Por ello es necesario utilizar Computación de Alto Rendimiento, en particular, técnicas de Computo Paralelo. A cargo de este aspecto del proyecto se encuentra el Dr. Ricardo Barrientos. El problema de investigación, comentó el doctor Mora, surgió en de un proyecto FONDEF cuyo director es el  Dr. Barrientos –co-investigador-, que consiste en desarrollar una tecnología que permita reconocer a millones de personas mediante la huella dactilar en tiempo razonables. “Las huellas dactilares puedes ser agrupadas en cinco clases según la morfología de los relieves de la superficie del dedo. Para llegar a la meta de reconocer la identidad de decenas de millones de personas, como lo es un país completo, se debe pasar por una etapa que no estaba descrita en el proyecto anterior.  Esta etapa consiste en clasificar decenas de millones de huellas digitales para reducir el tiempo y espacio de búsqueda. Para esta tarea  usaremos una Red Neuronal de Aprendizaje Extremo, redes neuronales introducidas hace muy poco tiempo, y que se caracterizan por tener un entrenamiento muy pequeño,  y que se ajusta adecuadamente los actuales y cada vez más frecuentes problemas de Big Data”, sostuvo el Dr. Mora.

El entrenamiento de una Red Neuronal de Aprendizaje Extremo es una operación matemática denominada inversa generalizada. A cargo de este aspecto del proyecto se encuentra la Dra. Karina Vilches –co-investigadora-, directora de Investigación de la UCM y académica de la Facultad de Ciencias Básicas del plantel. “El corazón del sistema  es una operación matemática denominada inversa generalizada de una matriz o pseudoinversa de Moore-Penrose. Pero el proyecto es en realidad la confluencia de varias disciplinas científicas: el reconocimiento de patrones, la biometría, la computación paralela, el tratamiento de imágenes y el álgebra. Por lo tanto, este tipo de proyectos complejos solo pueden ser abordados en función del trabajo colaborativo de colegas de varias disciplinas del conocimiento afines a la temática del proyecto”, expresó el Dr. Mora.

En la investigación participarán dos tesistas del Doctorado en Modelamiento Matemático de la UCM para la resolución conceptual y teórica del problema, un estudiante del Magíster en Ciencias de la Computación, y un estudiante de Ingeniería Civil Informática para la implementación y realización de los experimentos.

Sobre este apoyo de Fondecyt, en la línea regular, el Dr. Mora, destacó que “El apoyo de estos fondos es fundamental, ya que nos permitirá mejorar la plataforma de computo que tenemos actualmente en el laboratorio, la contratación y estimulación de becas de doctorado, magíster e ingeniería y además, la colaboración científica con instituciones extranjeras de alto nivel mundial que realmente nos han apoyado. Es relevante poder mantener el vínculo con ellos, quienes en la práctica han sido colegas y amigos internacionales que han creído en nosotros”, expuso.

Por último, mencionó el Dr. Mora “La resolución del problema de entrenamiento de una Red Neuronal de Aprendizaje Extremo con millones de datos, si bien es cierto es un problema teórico, al ser resuelto, permitirá abordar una gran cantidad de problemas de índole práctico muy actuales, como lo es la clasificación de millones de huellas dactilares, pero en el fondo se está abriendo un interesante camino hacia la transferencia tecnológica tan necesaria para el desarrollo del país”.



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