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PID2021-127311NB-I00

Financiado

BASES FISICAS DE LA INTELIGENCIA NATURAL: DE CELULAS A ORGANISMOS

UNA INTENSA ACTIVIDAD DE INVESTIGACION EN LOS ULTIMOS AÑOS ESTA PONIENDO DE MANIFIESTO QUE LAS REDES DE ELEMENTOS NO LINEALES TIENEN UNA NOTABLE CAPACIDAD DE PROCESAR INFORMACION. EL EJEMPLO MAS DESTACADO DE ESTA LINEA DE PENSAMIE... ver más

01/01/2021

UPF

145K€

Presupuesto del proyecto: 145K€

Líder del proyecto

UNIVERSITAT POMPEU FABRA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 321

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2021-01-01

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Participantes

UPF

Lider

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Líder del proyecto

UNIVERSITAT POMPEU FABRA

Total investigadores 321

Presupuesto del proyecto 145K€

Descripción del proyecto UNA INTENSA ACTIVIDAD DE INVESTIGACION EN LOS ULTIMOS AÑOS ESTA PONIENDO DE MANIFIESTO QUE LAS REDES DE ELEMENTOS NO LINEALES TIENEN UNA NOTABLE CAPACIDAD DE PROCESAR INFORMACION. EL EJEMPLO MAS DESTACADO DE ESTA LINEA DE PENSAMIENTO SE DA EN EL CAMPO DEL APRENDIZAJE AUTOMATICO, DONDE LAS REDES NEURONALES PROFUNDAS MUESTRAN UNA CAPACIDAD INESPERADA, Y HASTA AHORA INEXPLICADA, DE GENERALIZAR A PARTIR DE UNA COLECCION DE DATOS DE ENTRENAMIENTO POTENCIALMENTE COMPLEJOS. SIN EMBARGO, A PESAR DEL GRAN INTERES Y DE LOS INTENSOS ESFUERZOS DE INVESTIGACION Y DESARROLLO QUE SE ESTAN DEDICANDO, ESTE ENFOQUE TIENE CIERTAS LIMITACIONES CONCEPTUALES, QUE PUEDEN ESTAR DETRAS DE PUNTOS DEBILES QUE SON ABIERTAMENTE RECONOCIDOS POR LA COMUNIDAD. ESTAS DEBILIDADES INCLUYEN, EN PARTICULAR, LA CANTIDAD EXCESIVA DE DATOS QUE HABITUALMENTE SE NECESITAN PARA ENTRENAR LAS REDES, Y EL CARACTER LIMITADO DE LA "INTELIGENCIA" QUE EXHIBEN ESTOS SISTEMAS: EL DESEMPEÑO EFICIENTE DE UNA TAREA NO SE PUEDE GENERALIZAR FACILMENTE A OTRA TAREA, INCLUSO SI ESTA ULTIMA ES SOLO LIGERAMENTE DIFERENTE DE AQUELLA EN LA QUE SE ENTRENO LA RED.ESTE PROYECTO TIENE COMO OBJETIVO EXPLORAR ENFOQUES ALTERNATIVOS A LOS ADOPTADOS POR LA COMUNIDAD DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL, CON EL FIN DE ENFRENTARNOS A ALGUNAS DE LAS LIMITACIONES DESCRITAS ANTERIORMENTE UTILIZANDO HERRAMIENTAS DE LA FISICA ESTADISTICA Y NO LINEAL. CONCRETAMENTE, ABORDAREMOS LA NOTABLE AUSENCIA DE LA DIMENSION TEMPORAL EN EL ESTUDIO DE LA MAYORIA DE ESTOS SISTEMAS, Y LA NO CONSIDERACION DE LOS EFECTOS (NEGATIVOS Y POSITIVOS) QUE LA ESTOCASTICIDAD, EN FORMA DE RUIDO DINAMICO, PODRIA TENER SOBRE ELLOS. CON ESTOS FINES, BUSCAMOS INSPIRACION EN LOS SISTEMAS VIVOS, DESDE LOS ORGANISMOS UNICELULARES MAS SIMPLES (BACTERIAS) HASTA ORGANOS COMO EL CEREBRO Y ORGANISMOS MULTICELULARES COMPLETOS. NUESTRA HIPOTESIS DE PARTIDA ES QUE EN ESTOS SISTEMAS, REDES RECURRENTES (Y POR TANTO DINAMICAS) DE BIOMOLECULAS (INCLUIDOS GENES Y PROTEINAS) Y CELULAS (INCLUIDAS LAS NEURONAS) POSIBILITAN LA RESPUESTA Y LA ADAPTACION A ENTORNOS CAMBIANTES, Y CON FRECUENCIA INCIERTOS, INCLUSO EN PRESENCIA DE NIVELES IMPORTANTES DE RUIDO. LOS PRINCIPIOS GENERALES DETRAS DE ESTA INTELIGENCIA NATURAL" AUN NO ESTAN CLAROS. ESPERAMOS QUE ESTE PROYECTO CONTRIBUYA A ESTABLECER DICHOS PRINCIPIOS DESDE UNA PERSPECTIVA FISICA. ISICA ESTADISTICA\REDES DINAMICAS\REALIMENTACION\DINAMICA ESTOCASTICA\DINAMICA NO LINEAL\FISICA NO LINEAL\BIOFISICA

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