La detección de novedades es el mecanismo mediante el cual un organismo inteligente es capaz de identificar un patrón sensorial entrante como hasta ahora desconocido. Si el patrón es lo suficientemente destacado o está asociado con una utilidad positiva alta o negativa fuerte , se le proporcionarán recursos computacionales para un procesamiento futuro efectivo.
El principio es conocido desde hace mucho tiempo en neurofisiología , y tiene sus raíces en la investigación de la respuesta de orientación realizada por EN Sokolov [1] en la década de 1950. El fenómeno inverso es la habituación , es decir, el fenómeno de que patrones conocidos producen una respuesta menos marcada. Los primeros intentos de modelado neuronal fueron de Yehuda Salu. [2] Se ha recopilado un creciente conjunto de conocimientos sobre los mecanismos correspondientes en el cerebro. [3] [4] En tecnología, el principio se volvió importante para los métodos de detección de radar durante la Guerra Fría, donde patrones inusuales de reflexión de aviones podían indicar un ataque de un nuevo tipo de avión. Hoy en día, el fenómeno juega un papel importante en el aprendizaje automático y la ciencia de datos , donde los métodos correspondientes se conocen como detección de anomalías o detección de valores atípicos . Markou y Singh ofrecen una descripción metodológica extensa. [5] [6]
Ver también
Referencias
- ^ Sokolov, EN (1960). "Modelos neuronales y el reflejo de orientación". El sistema nervioso central y el comportamiento . Fundación Josiah Macy, Jr. págs. 187–276. OCLC 222201512.
- ^ Salú, Y. (1988). "Modelos de detectores de novedades neuronales, con similitudes con la corteza cerebral". BioSistemas . 21 (2): 99-113. Código Bib : 1988BiSys..21...99S. doi :10.1016/0303-2647(88)90003-2. PMID 3355886.
- ^ Tiitinen, H.; Mayo, P.; Reinikainen, K.; Näätänen, R. (1994). "La detección atenta de novedades en humanos se rige por la memoria sensorial preatenta". Naturaleza . 372 (6501): 90–92. Código Bib :1994Natur.372...90T. doi :10.1038/372090a0. PMID 7969425. S2CID 4255887.
- ^ Duncan, K.; Ketz, N.; Inati, SJ; Davachi, L. (2012). "Evidencia del área CA1 como detector de coincidencias/desajustes: un estudio de resonancia magnética funcional de alta resolución del hipocampo humano". Hipocampo . 22 (3): 389–398. doi :10.1002/hipo.20933. PMC 3529001 . PMID 21484934.
- ^ Markou, M.; Singh, S. (2003). "Detección de novedades: una revisión - Parte 1: enfoques estadísticos". Procesamiento de la señal . 83 (12): 2481–97. doi :10.1016/j.sigpro.2003.07.018. S2CID 17490415.
- ^ Markou, M.; Singh, S. (2003). "Detección de novedades: una revisión - Parte 2: enfoques basados en redes neuronales". Procesamiento de la señal . 83 (12): 2499–2521. doi :10.1016/j.sigpro.2003.07.019.
