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RTI2018-094849-B-I00

Financiado

OPTIMIZACION DE COMPONENTES EN ARQUITECTURAS PARA EL PROCESAMIENTO DE DATOS DE S...

OPTIMIZACION DE COMPONENTES EN ARQUITECTURAS PARA EL PROCESAMIENTO DE DATOS DE SENSORES EN EL CLOUD EL PRINCIPAL OBJETIVO DEL PROYECTO ES LA OPTIMIZACION DE LOS COMPONENTES INTEGRADOS EN LAS ARQUITECTURAS MULTICAPA QUE ESTAN ADQUIRIENDO RELEVANCIA PARA PROCESAR EN EL CLOUD LOS DATOS GENERADOS POR SENSORES, ESTA ARQUITECTURA UTIL... ver más

01/01/2018

UNIOVI

117K€

Presupuesto del proyecto: 117K€

Líder del proyecto

Universidad de Oviedo No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 789

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2018-01-01 No tenemos la información de la convocatoria

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Líder del proyecto

Universidad de Oviedo No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 789

Presupuesto del proyecto 117K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto EL PRINCIPAL OBJETIVO DEL PROYECTO ES LA OPTIMIZACION DE LOS COMPONENTES INTEGRADOS EN LAS ARQUITECTURAS MULTICAPA QUE ESTAN ADQUIRIENDO RELEVANCIA PARA PROCESAR EN EL CLOUD LOS DATOS GENERADOS POR SENSORES, ESTA ARQUITECTURA UTILIZA TRES CAPAS: (1) SENSORIAL, (2) TRANSMISION DE DATOS VIA INTERNET Y (3) APLICACIONES EN EL CLOUD QUE PROCESAN LOS DATOS,PARA LA CAPA SENSORIAL SE DESARROLLAN METODOS QUE PERMITAN REALIZAR UN DISEÑO OPTIMO DE UN SENSOR DE IMAGEN COMPLEJO (RGB-D) MEDIANTE LA FUSION DE LA INFORMACION QUE PROPORCIONAN CUATRO CAMARAS LINEALES DE COLOR (RGB) Y CUATRO SENSORES DE DISTANCIA (D), ESTE SENSOR SE DISEÑARA PARA APLICACIONES DE CONTROL DE CALIDAD EN ENTORNOS INDUSTRIALES, TAMBIEN EN ESTA CAPA SENSORIAL SE DESARROLLA UN METODO PARA OPTIMIZAR EL DISEÑO DE UNA RED DE SENSORES ELEMENTALES QUE INCLUYE ELEMENTOS DE PROCESAMIENTO LOCAL (FOG COMPUTING), LOS DISEÑOS REALIZADOS SE IMPLEMENTAN EN EL LABORATORIO Y POSTERIORMENTE SE TRANSFIEREN A ENTIDADES COLABORADORAS,PARA LA CAPA INTERMEDIA SE DESARROLLA UN METODO PARA OPTIMIZAR LA TRANSMISION DE LOS DATOS DE LOS SENSORES A CLOUDS PUBLICOS Y PRIVADOS, EL METODO DEBE DETERMINAR EL TAMAÑO DE LOS BLOQUES A TRANSMITIR, SU SECUENCIACION, NIVEL DE COMPRESION, ETC,, QUE SEA TECNICAMENTE FACTIBLE Y SIMULTANEAMENTE QUE MINIMICE LOS COSTES ECONOMICOS DE LA TRANSMISION, HAY QUE CONSIDERAR LOS PRECIOS QUE FACTURAN LOS DIFERENTES CLOUDS PUBLICOS POR LAS TRANSFERENCIAS DE DATOS, SE DESARROLLAN APLICACIONES PARA LA TRANSMISION DE LOS DATOS SIGUIENDO LOS RESULTADOS DEL METODO DE OPTIMIZACION Y SE EMPLEAN PARA VERIFICAR LA VALIDEZ DEL METODO,PARA LA CAPA DE APLICACION O DE SERVICIO, EJECUTADA EN CLOUDS, SE DESARROLLAN DOS APLICACIONES QUE PROCESAN LOS DATOS GENERADOS POR LOS SENSORES DESARROLLADOS PREVIAMENTE:(1) UNA APLICACION BASADA EN UNA RED NEURONAL CONVOLUCIONAL (CNN) PARA DETECTAR DEFECTOS USANDO LAS IMAGENES RGB-D, EN EL CLOUD SE REALIZA EL ENTRENAMIENTO DE CNN USANDO MILES DE IMAGENES CAPTURADAS Y ETIQUETADAS, EL ENTRENAMIENTO CONSTITUYE UNA APLICACION DE TIPO BATCH, TIPICA EN HPC, LA INVESTIGACION SE CENTRARA EN OPTIMIZAR (MINIMIZAR) LA SECUENCIA DE EXPERIMENTOS NECESARIA PARA ENCONTRAR UNA BUENA ARQUITECTURA DE LA CNN,(2) UNA APLICACION DE DETECCION DE ANOMALIAS Y MANTENIMIENTO PREDICTIVO APLICADO A MOTORES ELECTRICOS DE UNA INSTALACION INDUSTRIAL, ESTA APLICACION GENERA UNA CARGA DE TRABAJO DEL TIPO DATA-STREAMING, LA INVESTIGACION SE CENTRARA EN EVALUAR LA INFLUENCIA DE LOS DIFERENTES DATOS CAPTURADOS POR LOS SENSORES EN LA CALIDAD DE LAS PREDICCIONES,AMBAS APLICACIONES SERAN TRANSFERIDAS A ENTIDADES COLABORADORAS, LA EJECUCION DE AMBAS APLICACIONES SERA MONITORIZADA Y SE CARACTERIZARA LA CARGA DE TRABAJO QUE GENERAN EN EL CLOUD,PARA LA OPTIMIZACION DE LA EXPLOTACION TECNICO-ECONOMICA DE LOS DOS TIPOS DE APLICACIONES (CARGAS DE TRABAJO) EN CLOUDS HIBRIDOS SE EXTENDERA LA METODOLOGIA DESARROLLADA PREVIAMENTE POR EL EQUIPO DE INVESTIGACION PARA CARGAS TRANSACCIONALES Y SU CORRESPONDIENTE HERRAMIENTA DE SOPORTE, SE INTEGRARA EN LA METODOLOGIA LA TRANSMISION Y EL ALMACENAMIENTO DE DATOS EN EL CLOUD, TAMBIEN SE INTEGRARA EL SOPORTE PARA LAS CARGAS DE TRABAJO CONSIDERADAS, TALES COMO EL USO DE MAQUINAS VIRTUALES CON GPUS Y TPUS CUYO ELEVADO COSTE TENDRA QUE SER OPTIMIZADO, O TAMBIEN EL USO DE SERVICIOS ONLINE OFERTADOS POR LOS PROVEEDORES DE CLOUDS PUBLICOS PARA LA CONSTRUCCION Y DESPLIEGUE EN EL CLOUD DE APLICACIONES DE MANTENIMIENTO PREDICTIVO, COMPUTACION EN LA NUBE\SENSORES DE IMAGEN\REDES DE SENSORES\APLICACIONES INDUSTRIALES

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