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PID2020-114867RB-I00

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INCORPORACION DE PRINCIPIOS DE PROCESAMIENTO DE INFORMACION NATURALES EN EL DISEÑO DE ALGORITMOS DE COMPUTACION ARTIFICIAL ESTE PROYECTO SE DESARROLLA EN AREA DE LA NEUROCIENCIA COMPUTACIONAL, EXPANDIENDO LAS LINEAS DE INVESTIGACION ABIERTAS EN EL GRUPO DE NEUROCOMPUTACION BIOLOGICA (GNB) DE LA ESCUELA POLITECNICA SUPERIOR DE LA UNIVERSIDAD AUTONOMA D... ver más

01/01/2020

UAM

46K€

Presupuesto del proyecto: 46K€

Líder del proyecto

UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE MADRID No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 3188

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2020-01-01 No tenemos la información de la convocatoria

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

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Participantes

UAM

Lider

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Líder del proyecto

UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE MADRID No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 3188

Presupuesto del proyecto 46K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto ESTE PROYECTO SE DESARROLLA EN AREA DE LA NEUROCIENCIA COMPUTACIONAL, EXPANDIENDO LAS LINEAS DE INVESTIGACION ABIERTAS EN EL GRUPO DE NEUROCOMPUTACION BIOLOGICA (GNB) DE LA ESCUELA POLITECNICA SUPERIOR DE LA UNIVERSIDAD AUTONOMA DE MADRID. LA INTERRELACION QUE EXISTE ENTRE LOS MECANISMOS DE PROCESAMIENTO DE INFORMACION QUE SE OBSERVAN EN LA NATURALEZA Y LA COMPUTACION ARTIFICIAL ES UN PROCESO ALTAMENTE SIMBIOTICO CREANDO ASI UN MARCO SINERGICO IDONEO PARA AMBOS SISTEMAS COMPUTACIONALES: CADA UNO DE LOS SISTEMAS SE PUEDE APROVECHAR DEL OTRO. ES DECIR, LOS PRINCIPIOS DE DISEÑO DE COMPUTACION QUE SE OBSERVAN EN LA NATURALEZA SE PUEDEN INCORPORAR A ALGORITMOS DE COMPUTACION ARTIFICIAL Y ESTOS ULTIMOS PUEDEN SER UTILIZADOS PARA ESTUDIAR NUEVOS PRINCIPIOS DE DISEÑO DE PROCESAMIENTO DE INFORMACION EN LA NATURALEZA. ASI EN ESTE PROYECTO SE VA A ANALIZAR Y ESTUDIAR COMO INCORPORAR PRINCIPIOS DE DISEÑO BIOINSPIRADOS EN NUEVOS ALGORITMOS DE COMPUTACION ARTIFICIAL. LA INCORPORACION DE ESTOS PRINCIPIOS NOS PERMITIRA ENTENDER MEJOR LA BASE DE LOS MISMOS, TANTO EN EL CONTEXTO DE COMPUTACION EN LA NATURALEZA COMO EN EL CONTEXTO DEL FUNCIONAMIENTO INTERNO DE LOS ALGORITMOS DE COMPUTACION ARTIFICIAL. POR EJEMPLO, UNO DE LOS PRINCIPIOS DE DISEÑO EN LOS QUE SE VA A TRABAJAR ES LA REGULACION DE ACTIVIDAD NEURONAL A TRAVES DE LA HETEROGENEIDAD DE UMBRALES, Y COMO UNA ACTIVIDAD NEURONAL ESCASA REGULADA POR ESE CONJUNTO DE UMBRALES HETEROGENEO PUEDE FAVORECER LA DISCRIMINACION DE ESTIMULOS EN EL SISTEMA DE COMPUTACION. PARA TAL EFECTO, SE TRABAJARA EN UN ALGORITMO ARTIFICIAL ESPECIFICO QUE SEA CAPAZ DE REGULAR LA ACTIVIDAD NEURONAL MEDIANTE LA ADECUACION DE UNA DISTRIBUCION DE UMBRALES DE ACUERDO A UNA DE FUNCION DE ERROR. OTRO PRINCIPIO QUE SE ANALIZARA Y ESTUDIARA ES COMO INCORPORAR EN ALGORITMOS COMPUTACIONALES ARTIFICIALES LA CODIFICACION ESPACIO-TEMPORAL DE ESTIMULOS CON DIFERENTES NIVELES DE ACTIVIDAD ESTRUCTURAL. PARA ELLO SE UTILIZARAN CONJUNTOS DE REDES ATRACTORAS, CUYO OBJETIVO SERA LA MAXIMIZACION DE LA CAPACIDAD DE ALMACENAMIENTO DE ESTOS PATRONES EN ESTOS CONJUNTOS DE REDES. LA PREGUNTA QUE SURGE AQUI, ES CUAL SERA EL NUMERO OPTIMO DE REDES RECURRENTES Y SU TOPOLOGIA ASOCIADA PARA MAXIMIZAR LA CAPACIDAD DE ALMACENAMIENTO DE LA RED DE PATRONES REALISTAS ESPACIALMENTE ESTRUCTURADOS. LA IDEA DE CONSTRUIR UN MODELO ARTIFICIAL DE COMPUTACION CON PRINCIPIOS DE DISEÑO DEL SISTEMA NEURONAL BIOLOGICO NO SOLO PUEDE PROPORCIONAR UNA NUEVA RED NEURONAL ARTIFICIAL, SINO QUE TAMBIEN OFRECE UN METODO EFICAZ PARA EL ESTUDIO DE LOS SISTEMAS NEURONALES REALES. ASI, SE UTILIZARAN ALGORITMOS DE COMPUTACION ARTIFICIAL PARA ESTUDIAR LOS SISTEMAS DE COMPUTACION NATURAL. ESTOS ALGORITMOS PUEDEN INTERACCIONAR DINAMICAMENTE CON LOS SISTEMAS DE COMPUTACION NATURAL, EXTRAYENDO NUEVOS PRINCIPIOS DE DISEÑO DE COMPUTACION NATURAL. EN ESTE CONTEXTO SE CARACTERIZARAN LA GENERACION DE LOS POTENCIALES RELACIONADOS CON EVENTOS MEDIDOS EN SEÑALES DE ELECTROENCEFALOGRAFIA PARA ENTENDER COMO UNA SECUENCIA DE EVENTOS TEMPORALES PUEDE DETERMINAR UN EVENTO TAN COMPLEJO COMO EL P300. SE ESPERA QUE LOS RESULTADOS Y GENERACION DE CONOCIMIENTO DE ESTE PROYECTO CONTRIBUYAN A CREAR NUEVOS MODELOS DE COMPUTACION ARTIFICIAL, Y QUE ADEMAS ESTOS AYUDEN A COMPRENDER CIERTOS MECANISMOS COMPLEJOS DE PROCESAMIENTO DE INFORMACION QUE SE ENCUENTRAN EN LA NATURALEZA. ROCESAMIENTO COMPLEJO DE INFORMACION\MODELIZACION NEURONAL\ANALISIS COMPLEJO DE ERPS\CONJUNTO DE REDES RECURRENTES DILUIDAS\HETEROGENEIDAD DE UMBRALES\INTERACCION BIDIRECCIONAL EN CICLO CERRA\BIOINSPIRACION

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