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TIN2017-84452-R

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INTERACCION DINAMICA ENTRE SISTEMAS COMPUTACION NATURAL Y SISTEMAS ARTIFICIALES

ESTE PROYECTO SE DESARROLLA EN AREA DE LA NEUROCIENCIA COMPUTACIONAL, EXPANDIENDO LAS LINEAS DE INVESTIGACION ABIERTAS EN EL GRUPO DE NEUROCOMPUTACION BIOLOGICA DE LA ESCUELA POLITECNICA SUPERIOR DE LA UNIVERSIDAD AUTONOMA DE MADR... ver más

01/01/2017

UAM

58K€

Presupuesto del proyecto: 58K€

Líder del proyecto

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

Total investigadores 3192

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2017-01-01 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 3192

Presupuesto del proyecto 58K€

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 DE LA ESCUELA POLITECNICA SUPERIOR DE LA UNIVERSIDAD AUTONOMA DE MADRID, POR TANTO, SE PRETENDE CONTINUAR CON LAS LINEAS DE INVESTIGACION QUE NUESTRO GRUPO HA ABIERTO EN ESTE CAMPO Y CONCRETAMENTE EN EL PROYECTO PREVIO, HAY MUCHOS EJEMPLOS DE BIOINSPIRACION DEL SISTEMA NERVIOSO QUE YA HAN SIDO UTILIZADO SATISFACTORIAMENTE EN LOS SISTEMAS DE COMPUTACION ARTIFICIAL, LA INTERACCION ENTRE LA COMPUTACION BIOLOGICA Y COMPUTACION ARTIFICIAL ES UN PROCESO ALTAMENTE ENRIQUECEDOR PARA ESTOS DOS TIPOS DE SISTEMAS COMPUTACIONALES, ASI DEBIDO A LOS AVANCES TECNOLOGICOS UTILIZADOS PARA ESTUDIAR LOS SISTEMAS NATURALES DE PROCESAMIENTO DE INFORMACION, TALES COMO EL SISTEMA NERVIOSO O LOS PROCESOS DE COMUNICACION QUE TIENEN LUGAR EN LA NATURALEZA Y SOCIEDAD, SE DESCUBREN NUEVOS PRINCIPIOS SOBRE ESTE PROCESAMIENTO DE INFORMACION QUE SON SUSCEPTIBLES DE SER UTILIZADOS PARA EL DESARROLLO DE NUEVOS PARADIGMAS DE COMPUTACION ARTIFICIAL, TALES RECIENTES DESCUBRIMIENTOS PUEDEN SER: (I) LA VARIABILIDAD DE UMBRALES DE DISPARO HACIENDO DISTINGUIBLES A LAS UNIDADES DE PROCESAMIENTO, (II) EL CONTROL DE GANANCIA QUE REALIZAN LOS SISTEMAS SENSORIALES, COMO LA INVARIANCIA DE LA RESPUESTA DEL SISTEMA BIOLOGICO FRENTE A LA INTENSIDAD DEL ESTIMULO, (III) LA CODIFICACION ESPACIO-TEMPORAL DE ESTIMULOS A DIFERENTES NIVELES DE ACTIVIDAD, DE ARQUITECTURAS DE CONEXION QUE MAXIMIZAN LA CAPACIDAD DE LAS REDES, (IV) EL APRENDIZAJE NO SOLAMENTE SINAPTICO, SINO TAMBIEN A NIVEL SUBCELULAR QUE CAMBIA LAS PROPIEDADES DE LAS INTRINSECAS DE LAS NEURONAS, (V) LA RATIO DE NEURONAS ESPECIALISTAS/GENERALISTAS EN RELACION LA RESPUESTA FRENTE A ESTIMULOS, ETC, DEBIDO A QUE ESTA INTERACCION ENTRE LA COMPUTACION BIOLOGICA Y ARTIFICIAL SUELE SER BIDIRECCIONAL, LOS MODELOS DE COMPUTACION ARTIFICIAL CON LOS NUEVOS PRINCIPIOS DE BIOINSPIRACION INCORPORADOS PUEDEN CONTRIBUIR TAMBIEN AL ENTENDIMIENTO DE LOS PROPIOS SISTEMAS DE PROCESAMIENTO NATURAL DE INFORMACION, ASI, MOTIVADOS POR LOS RESULTADOS/AVANCES ALCANZADOS HASTA EL MOMENTO Y POR LAS PREGUNTAS CLAVES Y NECESIDADES QUE SE DESPRENDEN DE ELLOS, PROPONEMOS TRES LINEAS DE DESEMPEÑO DEL PROYECTO INTERRELACIONADAS ENTRE ELLAS: (1) ESTUDIO Y ANALISIS DE COMO LA DIVERSIDAD NEURONAL, CONTROL DE GANANCIA, LA RATIO OPTIMA DE NEURONAS ESPECIALISTAS/GENERALISISTAS EN RESPUESTA NEURONAL, Y EL CODIGO DISPERSO ES CAPAZ DE MEJORAR EL PROCESAMIENTO DE INFORMACION LLEVADO A CABO POR SISTEMAS NEUROINSPIRADOS (2) EL ESTUDIO Y ANALISIS DE PROCESAMIENTO DINAMICO DE INFORMACION EN NARICES ELECTRONICAS MULTISENSOR, (3) Y POR ULTIMO, PARA CONTINUAR EL ESTUDIO DEL PROCESAMIENTO DE INFORMACION DINAMICA EN SISTEMAS BIOLOGICOS ES IMPRESCINDIBLE EL DESARROLLO DE NUEVAS TECNICAS DE ESTUDIO DEL SISTEMA NERVIOSO BASADAS PRECISAMENTE EN METODOLOGIAS DE PROCESAMIENTO DE INFORMACION DINAMICA, LOS RESULTADOS Y GENERACION DE CONOCIMIENTO DE ESTA INVESTIGACION, (A) POR UNA PARTE CONTRIBUIRAN A CONSTRUIR MODELOS NEURONALES DE PROCESAMIENTO DE INFORMACION QUE AUMENTEN SUS CAPACIDADES COMPUTACIONALES DESDE EL PUNTO DE VISTA INGENIERIL, (B) Y POR OTRA PARTE AYUDARAN A LA COMPRENSION DEL FUNCIONAMIENTO DE VARIOS MECANISMOS DE PROCESAMIENTO DE INFORMACION QUE REALIZAN CIERTOS SISTEMAS NATURALES MODULADOS GENERALMENTE POR EL SISTEMA NERVIOSO, PROCESAMIENTO COMPLEJO DE INFORMACIÓN\BIOINSPIRACIÓN\NARICES ELECTRÓNICAS MULTISENSOR\MÉTRICAS BASADAS EN COMPRESIÓN\INTERACCIÓN BIDIRECCIONAL\MODELIZACIÓN NEURONAL

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