En busca de obtener la clasificación de señales de Riemann que se generan por una secuencia de series sucesivas numéricas y puedan impactar al campo del análisis de señales en diferentes ámbitos, como el reconocimiento de imágenes, identificación de voz y clasificación de electrocardiogramas, entre otros, Julián Pérez Dolores, estudiante de ingeniería en computación de la Facultad de Ingeniería y Tecnología de la Universidad Autónoma de Tlaxcala (UATx) trabaja con su tesis “Clasificación de señales de Riemann a través de árboles de decisión”.
En entrevista, explicó que el objetivo de la investigación es clasificar esas señales o de su hipótesis que se generan gracias a la relación que tiene con la función Z.
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Detalló que la utilidad de este trabajo se puede utilizar tanto en los teléfonos inteligentes al solicitarle algo al teléfono por comandos de voz, pues la clasificación de estas señales ayuda a reconocer lo que la persona solicita.
Refirió que lleva 14 meses de trabajo en su tesis de licenciatura, pero piensa terminar para finales de diciembre del próximo año y tener algo concreto qué poder utilizar.
Me interesa pulirlo lo más que se pueda, pues esta hipótesis ha sido trabajada por más de 11 mil personas en todo el mundo y a pesar de eso sigue siendo muy compleja, pero si profundizamos podremos alcanzar mejores resultados, apuntó.
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Ahora mismo se encuentra en la construcción de la hipótesis, así como generando números finitos para después poder clasificarlos y conforme a eso encontrar solución.
Por otro lado, mencionó que en la empresa Audi están innovando sus autos con el mismo reconocimiento de voz, entonces si puede profundizar en el tema podría mejorar el algoritmo que usan.
Finalmente, subrayó que buscará encontrar alguna especie de patrón en el comportamiento de las señales dentro de los aportes a la ciencia básica.
- Se conoce como hipótesis de Riemann la afirmación de que todos los ceros no triviales de la función zeta de Riemann se encuentran en la recta crítica.
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