Desarrollan una nueva inteligencia artificial que usa modelos avanzados para analizar datos complejos en 3D a lo largo del tiempo
Un equipo de investigadores de la Universidad de Granada ha desarrollado una nueva Inteligencia Artificial para generar series temporales complejas utilizando modelos de difusión, una de las tecnologías más avanzadas dentro de la IA generativa actual. El estudio presenta Diff-TSD como un sistema innovador que trabaja con señales en tres ejes, como las que captan los acelerómetros y giroscopios de dispositivos móviles o wearables.
Fuente: Universidad de Granada
Un equipo de investigadores de la Universidad de Granada ha desarrollado una nueva Inteligencia Artificial para generar series temporales complejas utilizando modelos de difusión, una de las tecnologías más avanzadas dentro de la IA generativa actual.
El grupo, encabezado por Francisco M. Garcia-Moreno, del Departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos en la Facultad de Educación, Economía y Tecnología de Ceuta y miembro del miembro del CITIC-UGR, ha publicado un estudio bajo el título de Modelling Time-series Data Generation with Diffusion Models for triaxial data –Modelado de la generación de datos de series temporales con modelos de difusión para datos triaxiales– que presenta Diff-TSD, un sistema que convierte señales triaxiales (como las de un acelerómetro o giroscopio) en imágenes mediante Modified Recurrence Plots (MRP) para aplicar modelos de difusión y crear datos sintéticos.
El estudio, en definitiva, presenta Diff-TSD como un sistema innovador que trabaja con señales en tres ejes, como las que captan los acelerómetros y giroscopios de dispositivos móviles o wearables.
La escasez de datos es uno de los mayores problemas en el Aprendizaje Automático (Machine Learning) con señales multivariantes, los datos que contienen varias variables medidas al mismo tiempo. Diff-TSD utiliza IA generativa para afrontar este reto, permitiendo ampliar los conjuntos de datos que permiten entrenar la IA, mejorar la robustez de los modelos y aumentar su capacidad de generalización, especialmente en tareas de reconocimiento y clasificación de actividades humanas.
“En la actualidad, estamos acostumbrados a ver modelos de difusión generando imágenes hiperrealistas, pero su aplicación a series temporales abre una vía completamente nueva. Nuestro enfoque demuestra que es posible usar Inteligencia Artificial generativa para crear datos sintéticos útiles de series temporales, como las señales de los smartwaches, por ejemplo, el acelerómetro”, explica Francisco M. García-Moreno. El trabajo está publicado en la revista Applied Science Computer.
Los resultados muestran que añadir datos sintéticos generados por IA mejora significativamente la precisión y generalización, especialmente cuando la cantidad de datos reales es limitada. El estudio incluye comparativas con otras técnicas, análisis de escalabilidad y una reflexión sobre las métricas adecuadas para evaluar series temporales generadas mediante IA.
La investigación ha sido posible gracias a la colaboración entre el Departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos (LSI) y el CITIC de la Universidad de Granada, junto con el UK Dementia Research Institute y el Imperial College London, consolidando un puente internacional en el desarrollo de IA generativa para series temporales. El trabajo ha recibido financiación del proyecto con referencia PID2023-149185OB-I00 por el MICIU/AEI/ 10.13039/501100011033 y el ERDF/EU, así como de la Universidad de Granada/CBUA para el Open Access.
Referencia bibliográfica:
Garcia-Moreno, F.M.; Rodriguez-Fortiz, M. J.; Barnagh, P; Bermudez-Edo, M. Modelling Time-series Data Generation with Diffusion Models for triaxial data. Applied Soft Computing. 2026 Jan;Vol 186, Part D.
https://doi.org/10.1016/j.asoc.2025.114195
Últimas publicaciones
El programa de la Fundación Descubre y la Consejería de Universidad, Industria, Energía e Innovación ha llegado a un total de 82 municipios. Desde el pasado marzo se han realizado 90 actividades y 7 exposiciones.
Un equipo de la Universidad de Málaga ha analizado en institutos andaluces si la forma en que el equipo docente gestiona las emociones en el aula influye en el entusiasmo, la dedicación y la implicación con los estudios de medio millar de adolescentes. Los resultados muestran que el estudiantado que percibe más habilidades emocionales en sus profesores también se siente más apoyado y presenta mayor conexión con las tareas escolares.
Un equipo de investigación de la Universidad de Cádiz constata que el aumento de la temperatura modifica la forma en que los sistemas marinos secuestran este gas que capturan de la atmósfera, reduciendo la proporción que permanece retenida a largo plazo en el océano. El hallazgo aporta nuevas evidencias sobre cómo el calentamiento global podría debilitar uno de los mecanismos naturales de regulación del clima más importantes del planeta.
