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PID2020-116417RB-C41

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TALENT-HIPSTER: HIGH PERFORMANCE SYSTEMS AND TECHNOLOGIES FOR E-HEALTH AND FISH...

TALENT-HIPSTER: HIGH PERFORMANCE SYSTEMS AND TECHNOLOGIES FOR E-HEALTH AND FISH FARMING EN LA ACTUALIDAD EXISTEN SENSORES CADA VEZ MAS COMPLEJOS QUE PERMITEN, A TRAVES DE PLATAFORMAS IGUALMENTE COMPLEJAS (INTERNET DE LAS COSAS, IOT), OBTENER Y FUSIONAR GRAN CANTIDAD DE DATOS DE CARACTER HETEROGENEO DEL MEDIO QUE NOS... ver más

01/01/2020

UPM

332K€

Presupuesto del proyecto: 332K€

Líder del proyecto

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

Total investigadores 3947

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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Líder del proyecto

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

Total investigadores 3947

Presupuesto del proyecto 332K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto EN LA ACTUALIDAD EXISTEN SENSORES CADA VEZ MAS COMPLEJOS QUE PERMITEN, A TRAVES DE PLATAFORMAS IGUALMENTE COMPLEJAS (INTERNET DE LAS COSAS, IOT), OBTENER Y FUSIONAR GRAN CANTIDAD DE DATOS DE CARACTER HETEROGENEO DEL MEDIO QUE NOS RODEA. ADICIONALMENTE, LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y MAS CONCRETAMENTE EL APRENDIZAJE AUTOMATICO (MACHINE LEARNING) PERMITE EXTRAER INFORMACION UTIL DE ESA INGENTE CANTIDAD DE DATOS. ASI, IOT E INTELIGENCIA ARTIFICIAL SE CONVIERTEN EN POTENTES HERRAMIENTAS PARA LA EXTRACCION RAPIDA DE INFORMACION, CON EL OBJETIVO FINAL DE ACELERAR EL PROCESO DE TOMA DE DECISIONES. EN ESTE PROYECTO, SE PROPONE UN AVANCE EN EL ESTADO DEL ARTE DE ESTAS TECNOLOGIAS DE FORMA QUE PERMITA ABORDAR LOS RETOS ACTUALES TANTO DE CARACTER GENERAL COMO EN SU APLICACION A 2 CASOS DE USO. ASI, SE ANALIZARA LA ACCION COMBINADA DE SENSORES COMPLEJOS Y PLATAFORMAS IOT CON INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y PROCESAMIENTO DE ALTAS PRESTACIONES EN EL EDGE, PARA TOMAR DECISIONES LOCALMENTE EN TIEMPO REAL, EN LOS AMBITOS MEDIOAMBIENTAL Y DE SALUD.EL CASO DE USO DE SALUD SE CENTRA EN PACIENTES CON CANCER DE CEREBRO Y DEL SISTEMA NERVIOSO CENTRAL. LAS TECNOLOGIAS ESTUDIADAS OFRECERAN INFORMACION VALIOSA EN LA TOMA DE DECISIONES DURANTE EL PREOPERATORIO, LA INTERVENCION QUIRURGICA Y EL POSTOPERATORIO, INCORPORANDO SENSORES DE IMAGEN DE ULTIMA GENERACION, PRINCIPALMENTE BASADOS EN TECNOLOGIA HIPERESPECTRAL MACRO- Y MICROSCOPICA. EL CASO DE USO DE GESTION MEDIOAMBIENTAL SE ENFOCA A UTILIZAR LAS TECNOLOGIAS MENCIONADAS PARA EL DISEÑO DE EXPLOTACIONES MAS PRODUCTIVAS, SOSTENIBLES Y RESPETUOSAS CON EL BIENESTAR ANIMAL, Y A LA VIGILANCIA DEL MEDIO NATURAL. SE INTEGRARAN Y DESPLEGARAN DIFERENTES TIPOS DE SENSORES EN EL ENTORNO TERRESTRE Y ACUATICO, EN ANIMALES O UTILIZANDO DRONES, Y CUYA INFORMACION PODRA SERVIR DE BASE A LOS SISTEMAS DE ANALISIS DE DATOS.EN EL SUBPROYECTO DE LA UPM SE INVESTIGARAN ALGORITMOS DE IA PARA CREAR HERRAMIENTAS QUE AYUDEN A TOMAR DECISIONES EN TIEMPO REAL. SE DESARROLLARA UN PROTOTIPO DE TELEDETECCION CON DRONES Y CAMARAS HIPERESPECTRALES QUE SE VALIDARA EN EL LABORATORIO Y DOS SISTEMAS DE ADQUISICION HIPERESPECTRAL INTRAOPERATORIA. SE LLEVARAN A CABO INVESTIGACIONES SOBRE ARQUITECTURAS DE COMPUTACION HPC PARA ACELERAR LOS ALGORITMOS DE IA Y METODOLOGIAS DE PROGRAMACION EFICIENTES. TAMBIEN SE EXPLORARA EL ESPACIO DE DISEÑO DE UN NODO HETEROGENEO HPC PARA APLICACIONES MEDICAS UTILIZANDO UN PARADIGMA DE FLUJO DE DATOS. ASIMISMO, SE TRABAJARA EN EL DESARROLLO DE ALGORITMOS DE MACHINE LEARNING PARA EL PROCESADO DE SEÑALES FISIOLOGICAS CON EL OBJETIVO DE DETECTAR EL ESTADO DE ANIMO DE DETERMINADOS PACIENTES EN ENTORNOS DE QUIROFANO, TANTO EN EL PRE COMO EL POSOPERATORIO, PARA LO CUAL SE USARAN DISPOSITIVOS VESTIBLES DE REDUCIDAS PRESTACIONES. ESTOS DISPOSITIVOS COMPARTIRAN INFORMACION SENSIBLE, POR LO QUE SE ESTUDIARAN Y DESARROLLARAN TECNICAS DE SEGURIDAD PARA IOT TANTO EN EL ENFOQUE CLASICO COMO EN EL POSTCUANTICO. ASIMISMO, SE EXPLORARAN DIFERENTES ARQUITECTURAS DE COMPUTACION DE ALTO RENDIMIENTO BASADAS EN SISTEMAS EN CHIP HETEROGENEOS (CPU + FPGA) PARA ACELERAR LOS ALGORITMOS DE ML EN ESCENARIOS ALTAMENTE RESTRINGIDOS. IEMPO REAL\RESILIENCIA\RECONFIGURABILIDAD\COMPUTACION DE ALTAS PRESTACIONES\INTERNET DE LAS COSAS\COMPUTACION EN EL BORDE\DISPOSITIVOS VESTIBLES\TELEDETECCION\IMAGEN HIPERESPECTRAL\INTELIGENCIA ARTIFICIAL

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