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 UNIVERSIDAD DE CANTABRIA (UC) SE DESARROLLARAN: (1) METODOLOGIAS DE DISEÑO Y VERIFICACION BASADAS EN MODELOS PARA LA CREACION DE SISTEMAS RECONFIGURABLES EN TIEMPO DE EJECUCION Y SE EXPLORA SU OPTIMIZACION CON TECNICAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL; (2) TECNICAS PARA LA IMPLEMENTACION EFICIENTE Y RECONFIGURACION EN TIEMPO DE EJECUCION DE APLICACIONES DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN SISTEMAS DISTRIBUIDOS CON NODOS QUE CUENTAN CON MULTIPLES RECURSOS HARDWARE (PROCESADORES, GPUS Y ACELERADORES BASADOS EN FPGA) LO QUE PERMITE EL COMPUTO EN TIEMPO REAL DE ALGORITMOS EN EL BORDE (EDGE COMPUTING) Y SU AUTO-ADAPTACION A SITUACIONES CAMBIANTES; (3) TECNICAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA MONITORIZAR EL ENTORNO NATURAL (POR EJEMPLO, ESTUDIAR EL ESTADO DE LOS PASTOS CON CAMARAS HIPERESPECTRALES) O EL COMPORTAMIENTO DE ANIMALES EN EXPLOTACIONES GANADERAS ASI COMO METODOLOGIAS PARA DISTRIBUIR DE FORMA EFICIENTE DICHOS ALGORITMOS EN PLATAFORMAS DE COMPUTO EN EL BORDE; (4) UN DEMOSTRADOR DE LA APLICACION DE LAS TECNOLOGIAS DESARROLLADAS AL SECTOR GANADERO, EN EL CASO DE USO DE GESTION MEDIOAMBIENTAL, ASI COMO LA EVALUACION DE SU USO PARA LA MONITORIZACION DE PERSONAS EN EL CASO DE USO DE SALUD, COMPUTACION EN BORDE\INTELIGENCIA ARTIFICIAL\DISEÑO BASADO EN MODELOS\IA PARA EDA\SISTEMAS HW / SW RECONFIGURABLES\SISTEMAS RESILIENTES\FUSION DE SENSORES\SENSORES HIPERESPECTRALES\TIEMPO REAL\GANADERIA