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PDC2022-133657-I00

Financiado

SISTEMAS ULTRALIGEROS DE MONITORIZACION PARA VEHICULOS AEREOS NO TRIPULADOS BASA...

SISTEMAS ULTRALIGEROS DE MONITORIZACION PARA VEHICULOS AEREOS NO TRIPULADOS BASADOS EN REDES NEURONALES CONVOLUCIONALES EN EL AREA DE LA COMPUTACION EFICIENTE INSPIRADA EN EL CEREBRO, MUCHAS APLICACIONES REQUIEREN QUE LOS ALGORITMOS DE APRENDIZAJE PROFUNDO SE REALICEN CERCA DE LA FUENTE DE INFORMACION, LO QUE IMPONE ESTRICTAS RESTRICCIONES EN TERMI... ver más

01/01/2022

UPM

138K€

Presupuesto del proyecto: 138K€

Líder del proyecto

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

Total investigadores 3944

Ver Participantes

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2022-01-01

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Participantes

UPM

Lider

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Líder del proyecto

UNIVERSIDAD POLITÉCNICA DE MADRID

Total investigadores 3944

Presupuesto del proyecto 138K€

Descripción del proyecto EN EL AREA DE LA COMPUTACION EFICIENTE INSPIRADA EN EL CEREBRO, MUCHAS APLICACIONES REQUIEREN QUE LOS ALGORITMOS DE APRENDIZAJE PROFUNDO SE REALICEN CERCA DE LA FUENTE DE INFORMACION, LO QUE IMPONE ESTRICTAS RESTRICCIONES EN TERMINOS DE MEMORIA, COSTES COMPUTACIONALES Y CONSUMO DE ENERGIA, JUNTO CON LA NECESIDAD DE ADAPTARSE A LAS CONDICIONES DEL ENTORNO. SIN EMBARGO, EXISTE UNA BRECHA CRECIENTE ENTRE LAS NECESIDADES DE LOS ALGORITMOS DISEÑADOS POR LOS CIENTIFICOS DE PROCESO DE DATOS Y LAS CAPACIDADES DEL HARDWARE DISPONIBLE PARA ACOMODARLOS. EL PROYECTO NEURO-UAV SE CENTRA EN SOLUCIONES DE HARDWARE NOVEDOSAS, ESPECIALMENTE ADAPTADAS PARA LA INFERENCIA EFICIENTE DE REDES NEURONALES CONVOLUCIONALES QUE SE REALIZA CERCA DE LA FUENTE DE INFORMACION, LO QUE CONLLEVA ESTRICTAS LIMITACIONES DE HARDWARE Y LA ADAPTACION AL ENTORNO DE LA FUENTE. NEURO-UAV DESARROLLA HASTA EL NIVEL TRL-5 LOS DISEÑOS E IDEAS PLANTEADAS EN EL PROYECTO "EFFICIENT AND ROBUST HARDWARE FOR BRAIN-INSPIRED COMPUTING (NEUROWARE)" PGC2018-097339-B-I00. EL PROYECTO SE CENTRA EN DOS CASOS DE USO PLANTEADOS POR COLABORADORES EN LA INDUSTRIA: LA DETECCION TEMPRANA DE INCENDIOS FORESTALES Y LA MONITORIZACION DE INFRAESTRUCTURAS DE FERROCARRIL. LAS SOLUCIONES EXISTENTES SE BASAN EN SISTEMAS DE VIDEOVIGILANCIA INSTALADOS EN POSICIONES FIJAS QUE ABARCAN EXTENSIONES DE TERRENO REDUCIDAS. EN AMBOS CASOS SE PRODUCIRIA UNA MEJORA SUSTANCIAL AL HACER UN SALTO HACIA UN SISTEMA DE VIDEOVIGILANCIA INTEGRADO EN UN VEHICULO AEREO NO TRIPULADO (UAV). AMBOS SISTEMAS EMPLEARAN REDES NEURONALES CONVOLUCIONALES PARA REALIZAR LA INFERENCIA A PARTIR DE LAS IMAGENES CAPTADAS POR LA CAMARA. SE TRATA DE EJEMPLOS PARADIGMATICOS DE LAS NUEVAS NECESIDADES DE HARDWARE CAPAZ DE REALIZAR LOS INTRINCADOS ALGORITMOS DE LAS REDES NEURONALES MANTENIENDO UNAS RESTRICCIONES DE AREA Y CONSUMO MUY ESTRICTAS YA QUE VAN A ESTAR INTEGRADOS EN EL UAV.EL PRIMER OBJETIVO DE NEURO-UAV ABORDA LA DEFINICION Y OPTIMIZACION DEL MODELO Y LA ARQUITECTURA DE LA RED NEURONAL PARA CADA CASO DE ESTUDIO, INCLUYENDO LA CUANTIFICACION DE TODOS LOS PARAMETROS INVOLUCRADOS. SE CONTARA CON CONJUNTOS DE DATOS PROPORCIONADOS POR LOS COLABORADORES INDUSTRIALES PARA LA OPTIMIZACION Y EL ENTRENAMIENTO DE LAS REDES. EL SEGUNDO GRAN OBJETIVO TECNICO DEL PROYECTO CONSISTE EN LA REALIZACION DE UN SOFTWARE ESPECIALIZADO QUE TOMA UNA DESCRIPCION DE ALTO NIVEL DE UNA RED NEURONAL CONVOLUCIONAL Y PRODUCE LOS CORES HARDWARE LISTOS PARA UTILIZARSE EN UNA FPGA. PARA LLEVAR A CABO ESTE OBJETIVO SE VA A PARTIR DE LOS DESARROLLOS DEL PROYECTO NEUROWARE PARA CONSTRUIR UNA LIBRERIA DE BLOQUES BASICOS PARA CONSTRUIR ARQUITECTURAS DE REDES ULTRA LIGERAS EN AREA Y CONSUMO.FINALMENTE EL ULTIMO OBJETIVO DEL PROYECTO SERA EL DESARROLLO BASADO EN FPGAS DE PROTOTIPOS PARA CADA CASO DE TRABAJO, SU INTEGRACION EN UAV COMERCIALES, ASI COMO LA REALIZACION DEL TEST Y LA CARACTERIZACION DE LOS MISMOS SOBRE EL TERRENO, COMPARANDOLOS CON LAS SOLUCIONES EXISTENTES EN LA ACTUALIDAD.

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