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PID2020-116417RB-C42

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TALENT IMAGENES HIPERESPECTRALES PARA APLICACIONES DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL

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

ULPGC

176K€

Presupuesto del proyecto: 176K€

Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DE LAS PALMAS DE GRAN CANARIA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 546

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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Características del participante

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

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Participantes

ULPGC

Lider

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Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DE LAS PALMAS DE GRAN CANARIA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 546

Presupuesto del proyecto 176K€

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 ULPGC SE TRABAJARA PRINCIPALMENTE EN EL DESARROLLO DE ALGORITMOS DE TOMA DE DECISIONES BASADOS EN INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA EL PROCESADO DE IMAGENES HIPERESPECTRALES, ASPECTO FUNDAMENTAL EN AMBOS CASOS DE USO, PARA PODER EMPLEAR LA TECNOLOGIA HIPERESPECTRAL EN APLICACIONES COMO LAS PROPUESTAS, ES IMPORTANTE QUE LA GRAN CANTIDAD DE DATOS CAPTURADOS CON ESTOS SENSORES SEA PROCESADA RAPIDAMENTE, PARA LO CUAL SE EMPLEAN GENERALMENTE DISPOSITIVOS DE COMPUTO PARALELO, SIN EMBARGO, LA COMPLEJIDAD MATEMATICA DE LOS ALGORITMOS DE APRENDIZAJE AUTOMATICOS EXISTENTES, ASI COMO LAS DEPENDENCIAS DE DATOS INHERENTES A DICHOS ALGORITMOS, DIFICULTAN EL APROVECHAMIENTO EFICIENTE DE LOS RECURSOS COMPUTACIONALES DISPONIBLES, POR ESTE MOTIVO, EL DESARROLLO DE ALGORITMOS INTELIGENTE ALTAMENTE PARALELIZABLES, PENSADOS DESDE SU CONCEPCION PARA SER IMPLEMENTADOS EFICIENTEMENTE EN PLATAFORMAS DE COMPUTO PARALELO, ES TANTO UNA NECESIDAD COMO UN DESAFIO, PARA ELLO, EN PRIMER LUGAR, SE TRABAJARA EN LA OPTIMIZACION DE LOS SISTEMAS DE ADQUISICION DE IMAGEN HIPERESPECTRAL DE LOS QUE DISPONE EL GRUPO PARA, EN UN PASO POSTERIOR, PODER OBTENER UN AMPLIO CONJUNTO DE IMAGENES QUE PERMITA REALIZAR EL ENTRENAMIENTO Y POSTERIOR VALIDACION DE LOS ALGORITMOS DE APRENDIZAJE AUTOMATICO QUE SE PROPONEN EN EL PROYECTO, ESTOS ALGORITMOS, JUNTO CON LAS CAMARAS HIPERESPECTRALES, SE IMPLEMENTARAN POSTERIORMENTE EN DRONES EN UN CASO DE USO Y SE ACOPLARAN A UN MICROSCOPIO EN EL OTRO CASO, USANDO TECNICAS SIMILARES Y EXTRAPOLABLES ENTRE AMBOS DOMINIOS, A PESAR DE SUS DIFERENTES CARACTERISTICAS EN TERMINOS DE POTENCIA DISPONIBLE, IMAGEN HIPERESPECTRAL\INTELIGENCIA ARTIFICIAL\TIEMPO REAL

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