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RTI2018-099722-B-I00

Financiado

APRENDIZAJE ESTADISTICO E INFERENCIA PARA SISTEMAS DE COMUNICACION DE ALTA DIMEN...

DURANTE LOS ULTIMOS AÑOS LA CIENCIA DE DATOS HA EXPERIMENTADO IMPORTANTES AVANCES, MOTIVADOS PRINCIPALMENTE POR LA MEJOR EFICIENCIA ALGORITMICA DE LAS METODOLOGIAS ASOCIADAS AL APRENDIZAJE AUTOMATICO, EN COMBINACION CON LA AMPLIA... ver más

01/01/2018

CENTRE TECNOLÒGIC...

232K€

Presupuesto del proyecto: 232K€

Líder del proyecto

CENTRE TECNOLÒGIC DE TELECOMUNICACIONS DE CAT... No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5 | 780K€

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Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2018-01-01

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Participantes

CENTRE TECNOLÒGIC DE TELECOM...

Lider

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Líder del proyecto

CENTRE TECNOLÒGIC DE TELECOMUNICACIONS DE CAT...

TRL 4-5 | 780K€

Presupuesto del proyecto 232K€

Descripción del proyecto DURANTE LOS ULTIMOS AÑOS LA CIENCIA DE DATOS HA EXPERIMENTADO IMPORTANTES AVANCES, MOTIVADOS PRINCIPALMENTE POR LA MEJOR EFICIENCIA ALGORITMICA DE LAS METODOLOGIAS ASOCIADAS AL APRENDIZAJE AUTOMATICO, EN COMBINACION CON LA AMPLIA DISPONIBILIDAD DE GRANDES BASES DE DATOS Y LA CONSTANTE MEJORA EN LA CAPACIDAD DE PROCESADO,SI BIEN ES CIERTO QUE LOS AVANCES MAS IMPORTANTES HAN SIDO EN AREAS DE CONOCIMIENTO COMO LA VISION COMPUTERIZADA O EL PROCESADO DEL HABLA, EXISTE TODAVIA UN GRAN POTENCIAL EN LA APLICACION DE ESTE TIPO DE TECNOLOGIA EN MUCHOS OTROS CAMPOS DE LA INGENIERIA, CABE DESTACAR QUE RECIENTEMENTE HAN SURGIDO DIVERSAS PROPUESTAS DE USO DEL APRENDIZAJE AUTOMATICO EN PROBLEMAS CLASICOS DE COMUNICACIONES, SIN EMBARGO, ESTAS PROPUESTAS AUN NO PERMITEN COMPETIR EN PRESTACIONES CON METODOLOGIAS DE DISEÑO CONVENCIONALES, Y TAMPOCO HAN SIDO VALIDADAS EXPERIMENTALMENTE, POR ESTE MOTIVO, LA APLICACION DEL APRENDIZAJE AUTOMATICO A PROBLEMAS DE COMUNICACIONES SE ENCUENTRA TODAVIA EN UNA FASE MUY INCIPIENTE,EL PROYECTO ARISTIDES TIENE COMO PRINCIPAL OBJETIVO AVANZAR EN EL CONOCIMIENTO DE POTENTES HERRAMIENTAS DEL APRENDIZAJE AUTOMATICO, ESTADISTICO Y LA INFERENCIA PARA EL PROCESADO DE DATOS EN ALTAS DIMENSIONES, ESTAS HERRAMIENTAS HAN SIDO ESPECIFICAMENTE SELECCIONADAS POR SU APLICABILIDAD A CASOS DE USO DE ESPECIAL RELEVANCIA EN SISTEMAS Y REDES DE COMUNICACIONES 5G Y POSTERIORES, COMO POR EJEMPLO LAS COMUNICACIONES MASIVAS ENTRE MAQUINAS O LAS COMUNICACIONES ULTRA CONFIABLES DE BAJA LATENCIA,POR UN LADO, EL PROYECTO SE CENTRARA EN INVESTIGAR EL COMPORTAMIENTO FUNDAMENTAL DE DICHAS HERRAMIENTAS CON EL OBJETIVO DE EXTENDER SU APLICABILIDAD Y MEJORAR SUS INHERENTES LIMITACIONES, MAS CONCRETAMENTE, SE ESTUDIARAN METODOS MATEMATICOS DE ESPECIAL RELEVANCIA, TALES COMO LA TEORIA DE MATRICES ALEATORIAS PARA EL DESARROLLO DE KERNELS, EL APRENDIZAJE MEDIANTE ESTRUCTURAS DE BAJA DENSIDAD (SPARSITY), LA INFERENCIA BAYESIANA O LA COMPUTACION DISTRIBUIDA,POR OTRO LADO, SE APLICARAN ESTAS TECNICAS, JUNTO CON OTRAS MAS CLASICAS COMO EL APRENDIZAJE PROFUNDO O POR REFUERZO AUTONOMO, A PROBLEMAS DE ESPECIAL RELEVANCIA EN LA INGENIERIA DE LAS COMUNICACIONES, MAS ESPECIFICAMENTE, SE CONSIDERARAN LOS PROBLEMAS ASOCIADOS A LA AGRUPACION DE USUARIOS Y LA CONFORMACION DE HAZ, EL DISEÑO DE CODIGOS Y DECODIFICADORES PARA COMUNICACIONES EN PAQUETES CORTOS, ASI COMO LAS COMUNICACIONES MASIVAS ENTRE TERMINALES DESCOORDINADOS,FINALMENTE, EL PROYECTO CONSTRUIRA UN DEMOSTRADOR PARA UNA PRUEBA DE CONCEPTO BASADA EN TRANSCEPTORES RADIO DEFINIDOS POR SOFTWARE (SDR) IMPLEMENTADOS EN MODULOS DE PERIFERICOS UNIVERSALES DE SOFTWARE RADIO (USRP), ASI COMO COMPUTADORES EQUIPADOS CON UNIDADES DE PROCESADOR GRAFICO (GPUS) PARA EL ENTRENAMIENTO DE LOS ALGORITMOS DE APRENDIZAJE MAQUINA, CON ESTE DEMOSTRADOR SE VALIDARA DE FORMA EXPERIMENTAL UN TRANSCEPTOR EXTREMO A EXTREMO DE CAPA FISICA IMPLEMENTADO MEDIANTE TECNICAS DE APRENDIZAJE PROFUNDO, POR OTRO LADO, EL ESTA PLATAFORMA SERA USADA PARA RECOGER MEDIDAS DE CANAL QUE SERVIRAN PARA VALIDAR LOS DESARROLLOS TEORICOS Y ORIENTADOS A APLICACION DESARROLLADOS EN EL PROYECTO, COMUNICACIONES INALÁMBRICAS\5G\APRENDIZAJE MÁQUINA\PROCESADO ESTADÍSTICO DE DATOS\CODIFICACIÓN\MIMO MASIVO\URRLC\APRENDIZAJE PROFUNDO

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