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.
