Fusión de datos

La fusión de datos es un proceso que combina múltiples fuentes de datos para identificar información más precisa que la disponible a partir de cada fuente por separado. Utiliza datos de distintas fuentes -incluidos sensores, archivos locales, bases de datos y fuentes externas- para crear un modelo unificado de un determinado sistema, situación, concepto o escena. Esto permite una comprensión más completa que la que podría proporcionar cualquiera de las fuentes por sí sola.

La fusión de datos puede utilizarse como parte de un proceso de minería de datos, mejorando la precisión de los resultados cuando se extrae un conjunto de datos a gran escala. También puede utilizarse en visión por ordenador para la extracción de características de imágenes, como la detección de objetos o la interpretación de una escena.

Además de mejorar la precisión, la fusión de datos ayuda a obtener datos más coherentes. Al fusionar varias fuentes, disminuye la probabilidad de que los datos sean incorrectos, ya que se identifican y corrigen las incoherencias. Esto se traduce en un conjunto de resultados de mayor calidad.

La fusión de datos es esencial en muchas áreas de la informática, como la robótica, la inteligencia artificial, la seguridad y el Internet de los objetos. Al crear modelos unificados de situaciones, las organizaciones pueden optimizar las decisiones y alcanzar mayores niveles de precisión.

La fusión de datos puede realizarse mediante diversas técnicas, como la inferencia bayesiana, el filtrado de Kalman, la teoría de Dempster-Shafer o la lógica difusa. La técnica adecuada depende de las fuentes de datos y de los objetivos del proceso.

La fusión de datos es una herramienta importante para mejorar la precisión y coherencia de los conjuntos de datos. Es una potente técnica que puede mejorar la comprensión de un determinado sistema, situación, concepto o escena.