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RTI2018-098694-B-I00

Financiado

APRENDIZAJE Y VISUALIZACION DE SUBESPACIOS PARA SIMULACION Y ANIMACION

EL CAMPO DE LA SIMULACION FISICA TIENE COMO OBJETIVO LA MODELIZACION DE FENOMENOS FISICOS, COMO DEFORMACIONES, FLUJO, COLISIONES Y FRACTURAS, ENTRE OTROS, EN APLICACIONES VISUALES INTERACTIVAS, LA SIMULACION VISUAL ESTA ALCANZAND... ver más

01/01/2018

URJC

126K€

Presupuesto del proyecto: 126K€

Líder del proyecto

Universidad Rey Juan Carlos No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 1102

Ver Participantes

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

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Participantes

URJC

Lider

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Líder del proyecto

Universidad Rey Juan Carlos

Total investigadores 1102

Presupuesto del proyecto 126K€

Descripción del proyecto EL CAMPO DE LA SIMULACION FISICA TIENE COMO OBJETIVO LA MODELIZACION DE FENOMENOS FISICOS, COMO DEFORMACIONES, FLUJO, COLISIONES Y FRACTURAS, ENTRE OTROS, EN APLICACIONES VISUALES INTERACTIVAS, LA SIMULACION VISUAL ESTA ALCANZANDO UN NIVEL DE PRECISION Y REALISMO QUE LE PERMITE DESPEGAR DE LAS APLICACIONES TRADICIONALES DE ENTRETENIMIENTO, CONVIRTIENDOSE EN PARTE INTEGRAL DE HERRAMIENTAS DE DISEÑO COMPUTACIONAL EN DISTINTOS CAMPOS DE APLICACION, COMO MEDICINA, PARA FORMACION O PLANIFICACION CLINICA; DISEÑO, PARA MODA O IMPRESION EN 3D; O TACTO VIRTUAL,CON LA CONTINUA MEJORA DE LA POTENCIA COMPUTACIONAL, JUNTO CON LOS AVANCES EN LAS DISTINTAS TECNICAS EMPLEADAS, EL CAMPO DE LA SIMULACION ESTA CRECIENDO TANTO EN TERMINOS DE CALIDAD COMO DE COMPLEJIDAD, EN ESTE SENTIDO, SE HAN REALIZADO ESFUERZOS PARA INTENTAR EJECUTAR LAS SIMULACIONES EN TIEMPO REAL, USANDO, POR EJEMPLO, METODOS BASADOS EN EJEMPLOS O IMPLEMENTACIONES MASIVAS PARALELAS EN GPU, SIN EMBARGO, LOS METODOS BASADOS EN LAS DISCRETIZACIONES TRADICIONALES DE LA MECANICA CLASICA TIENEN QUE TENER EN CUENTA LA RELACION DE COMPROMISO INHERENTE ENTRE EFICIENCIA Y PRECISION, AL MISMO TIEMPO QUE LA SIMULACION CRECE, OTROS CAMPOS TAMBIEN ESTAN MEJORANDO DRAMATICAMENTE, UN EJEMPLO ES MACHINE LEARNING, EN EL QUE SE UTILIZAN TECNICAS ESTADISTICAS PARA "ENSEÑAR" A LOS ORDENADORES A RESOLVER UNA DETERMINADA TAREA, Y QUE PUEDE UTILIZARSE PARA ACELERAR LOS METODOS EXISTENTES, OTRO EJEMPLO ES LA VISUALIZACION DE INFORMACION QUE PUEDE PERMITIR EXPLORAR DATOS ALTAMENTE DIMENSIONALES, UN ESCENARIO TIPICAMENTE DESEADO EN UN MARCO DE SIMULACION, MOTIVADOS POR LOS LOGROS EN AMBAS AREAS, VIZLEARNING INVESTIGARA NUEVAS FORMULACIONES Y SOLUCIONES A PROBLEMAS DE SIMULACION FISICA, EN CONTRASTE CON LAS DISCRETIZACIONES HABITUALES DE LAS FORMULACIONES DE LA MECANICA CLASICA, EL ENFOQUE FUNDAMENTAL CONSISTIRA EN RESOLVER LOS PROBLEMAS DE SIMULACION FISICA UTILIZANDO MACHINE LEARNING GUIADO MEDIANTE VISUALIZACION PARA ENCONTRAR SUBESPACIOS REPRESENTATIVOS DE LA SIMULACION QUE PROPORCIONEN SOLUCIONES EFICIENTES PERO PRECISAS, EL PROYECTO SE ENCUENTRA EN LA INTERSECCION DE LOS TRES CAMPOS: SIMULACION, MACHINE LEARNING Y VISUALIZACION,LA APLICACION DE METODOS DE MACHINE LEARNING Y VISUALIZACION A PROBLEMAS DE SIMULACION NO ES SENCILLA, DEBIDO A: I) LOS PROBLEMAS DE SIMULACION SON A MENUDO DE GRAN ESCALA, DEPENDIENTES DEL TIEMPO Y/O CARECEN DE UNA ESTRUCTURA DE DOMINIO REGULAR; II) LOS FENOMENOS SIMULADOS DEBEN CUMPLIR CON LAS LIMITACIONES FISICAS; III) LAS SALIDAS DE SIMULACION PRODUCEN UN GRAN VOLUMEN DE DATOS A ALTA VELOCIDAD, PARA RESOLVERLO, VIZLEARNING SE ASIENTA EN GRAN MEDIDA SOBRE MODELOS DE SIMULACION DESARROLLADOS POR EL EQUIPO SOLICITANTE EN LOS ULTIMOS AÑOS, COMPLEMENTANDO DICHOS MODELOS CON SOLUCIONES DE MACHINE LEARNING Y VISUALIZACION, MOTIVADO POR EL POTENCIAL IMPACTO APLICADO DE LOS MODELOS DE SIMULACION, VIZLEARNING NACE ADEMAS CON LA VOCACION DE EXPLOTAR LA TECNOLOGIA A DESARROLLAR MEDIANTE TRANSFERENCIA A LAS NUMEROSAS EMPRESAS COLABORADORAS DEL PROYECTO, SE DESARROLLARAN PROTOTIPOS CERCANOS AL NIVEL DE PRODUCTO EN LAS AREAS DE INGENIERIA TEXTIL, TACTO VIRTUAL Y ANALISIS CLINICO QUE PERMITAN UN SALTO A LA EXPLOTACION COMERCIAL AL FINALIZAR EL PROYECTO, SIMULACIÓN\VISUALIZACIÓN\MACHINE LEARNING

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