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PID2022-143257NB-I00

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Ciencias de la computación y tecnología informática

EL APRENDIZAJE PROFUNDO SE HA CONSOLIDADO COMO LA PRINCIPAL HERRAMIENTA DE APRENDIZAJE AUTOMATICO PARA ABORDAR LOS FUTUROS DESAFIOS TECNOLOGICOS Y SOCIALES. EN GENERAL, EL ENTRENAMIENTO DE MODELOS GRANDES DEBIA SATISFACER DOS COND... ver más

01/01/2022

CENTRO DE VISIÓN P...

153K€

Presupuesto del proyecto: 153K€

Líder del proyecto

CENTRO DE VISIÓN POR COMPUTADOR No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5 | 866K€

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2022-01-01 No tenemos la información de la convocatoria

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Características del participante

Este proyecto no cuenta con búsquedas de partenariado abiertas en este momento.

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1 Participantes

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153.13K€ | Lider

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Líder del proyecto

CENTRO DE VISIÓN POR COMPUTADOR No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5 | 866K€

Presupuesto del proyecto 153K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto EL APRENDIZAJE PROFUNDO SE HA CONSOLIDADO COMO LA PRINCIPAL HERRAMIENTA DE APRENDIZAJE AUTOMATICO PARA ABORDAR LOS FUTUROS DESAFIOS TECNOLOGICOS Y SOCIALES. EN GENERAL, EL ENTRENAMIENTO DE MODELOS GRANDES DEBIA SATISFACER DOS CONDICIONES PRINCIPALES: (I) TODOS LOS DATOS SE CONOCIAN DE ANTEMANO; Y (II) TODOS LOS DATOS FUERON ETIQUETADOS. SIN EMBARGO, HOY EN DIA, PARA CUMPLIR CON LOS REQUISITOS DE IMPLEMENTACION EN APLICACIONES DEL MUNDO REAL, HAY UN CAMBIO EN AMBOS ASPECTOS. EN PRIMER LUGAR, LA ESTRATEGIA DE APRENDIZAJE PASO DEL "MODO POR LOTES" AL "MODO INCREMENTAL". EN ESTE MARCO, NO TODOS LOS DATOS SE CONOCEN EN LA ETAPA DE ENTRENAMIENTO INICIAL, SINO QUE LLEGAN DE FORMA SECUENCIAL, A MEDIDA QUE ESTAN DISPONIBLES. ESTE NUEVO PARADIGMA, DENOMINADO APRENDIZAJE CONTINUO, SE ENFRENTA A NUEVOS DESAFIOS, EL MAS IMPORTANTE SIENDO REPRESENTADO POR EL OLVIDO CATASTROFICO: EL DESEMPEÑO EN TAREAS PASADAS DISMINUYE CUANDO SE APRENDEN NUEVAS TAREAS. POR TANTO, EL ESFUERZO AHORA EN EL APRENDIZAJE CONTINUO SE ORIENTA A MITIGAR ESTE EFECTO TAN INDESEABLE. EN SEGUNDO LUGAR, EL REGIMEN DE ENTRENAMIENTO HA COMENZADO A INCORPORAR CADA VEZ MAS DATOS NO ETIQUETADOS, YA QUE EL REQUISITO DE DATOS ETIQUETADOS HA COMENZADO A SER INSOSTENIBLE. POR LO TANTO, HEMOS SIDO TESTIGOS DE UN CAMBIO DEL APRENDIZAJE SUPERVISADO AL APRENDIZAJE SEMI-SUPERVISADO Y AUTO-SUPERVISADO, QUE REQUIERE MENOS DATOS ETIQUETADOS.ESTOS CAMBIOS EN EL PARADIGMA DE ENTRENAMIENTO HAN DETERMINADO PASAR DE LA SUPOSICION DE "MUNDO CERRADO", DONDE SE SUPONIA QUE LA DISTRIBUCION DE LAS PRUEBAS ERA SIMILAR A LA DISTRIBUCION DE ENTRENAMIENTO, A LA SUPOSICION DE "MUNDO ABIERTO", QUE ABANDONO LAS LIMITACIONES ANTERIORMENTE MENCIONADAS. EN EL CONTEXTO DE APRENDIZAJE CONTINUO DE "MUNDO ABIERTO", INVESTIGADO EN ESTE PROYECTO, TENEMOS QUE LIDIAR CON DATOS NO ETIQUETADOS QUE PRESENTAN CAMBIOS DE DISTRIBUCION (NO IID) TANTO EN LAS ETAPAS DE ENTRENAMIENTO COMO DE TEST. EL OBJETIVO DEL PROYECTO ACTUAL ES PROPONER NUEVAS SOLUCIONES QUE NOS PERMITAN PASAR GRADUALMENTE DE LA SUPOSICION DEL 'MUNDO CERRADO' AL 'MUNDO ABIERTO': (I) APRENDIZAJE CONTINUO CON ETIQUETADO EFICIENTE (INCLUYE APRENDIZAJE SEMI-SUPERVISADO Y AUTO-SUPERVISADO); (II) APRENDIZAJE CONTINUO EN EL MUNDO ABIERTO (INCLUYE DESCUBRIMIENTO DE CATEGORIAS GENERALIZADAS) E (III) LA INCORPORACION DE LAS ULTIMAS TECNICAS Y ARQUITECTURAS EN EL MARCO DEL APRENDIZAJE CONTINUO (INCLUYE TRANSFORMADORES Y MODELOS DE DIFUSION). APRENDIZAJE PROFUNDO\RECONOCIMIENTO DE OBJETOS EN UN MUNDO AB\APRENDIZAJE NO SUPERVISADO\APRENDIZAJE CONTINUO\VISION ARTIFICIAL

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