Innovating Works

ATR2023-145670

Financiado
Psicología
EL PROYECTO PROPUESTO ESTUDIA LOS PROCESOS NEURONALES Y COMPUTACIONALES QUE APOYAN ELRAZONAMIENTO RELACIONAL VISUAL EN HUMANOS, Y UTILIZA LOS CONOCIMIENTOS PARA DESARROLLARNUEVOS SISTEMAS DE IA CAPACES DE RAZONAR SOBRE LA ESTRUCTU... EL PROYECTO PROPUESTO ESTUDIA LOS PROCESOS NEURONALES Y COMPUTACIONALES QUE APOYAN ELRAZONAMIENTO RELACIONAL VISUAL EN HUMANOS, Y UTILIZA LOS CONOCIMIENTOS PARA DESARROLLARNUEVOS SISTEMAS DE IA CAPACES DE RAZONAR SOBRE LA ESTRUCTURA DE LA INFORMACION VISUAL. ALBASARSE EN TEORIAS NEUROBIOLOGICAS, ESTOS NUEVOS SISTEMAS PODRAN IR MAS ALLA DEL SIMPLERECONOCIMIENTO DE OBJETOS (POR EJEMPLO, ETIQUETAR UNA IMAGEN NATURAL COMO QUE CONTIENE UNGATO) PARA ENTENDER LAS RELACIONES ENTRE LOS DIFERENTES ELEMENTOS DE LA ESCENA (POR EJEMPLO,QUE HAY TRES GATOS, QUE ESTAN CERCA UNO DEL OTRO, O QUE UNO ESTA DETRAS DE LOS OTROS DOS).LOGRAREMOS ESTO CONSTRUYENDO ARQUITECTURAS DE REDES NEURONALES RECURRENTES PROFUNDAS QUE SEMODELAN SEGUN LA ARQUITECTURA DE DOBLE FLUJO DEL CEREBRO DE LOS PRIMATES, EN LA QUE LAINFORMACION SE PROCESA A TRAVES DE VIAS SEPARADAS PARA "QUE" Y "DONDE" ANTES DE SER INTEGRADAPARA TOMAR UNA DECISION. EL TRABAJO TEORICO QUE RESPALDA NUESTRO PROYECTO YA HA SIDOPUBLICADO, Y PROPORCIONAMOS DATOS PILOTO EN APOYO DE LAS PREDICCIONES INICIALES.NUESTRO PROYECTO SE DESARROLLA A TRAVES DE TRES PAQUETES DE TRABAJO. EN EL WP1, NOSCENTRAREMOS EN UN CASO ESPECIFICO DE RAZONAMIENTO RELACIONAL VISUAL QUE HA RESULTADO DIFICILPARA LAS REDES NEURONALES PROFUNDAS: EL CASO DE CONTAR EL NUMERO DE OBJETOS EN UNA ESCENA,INCLUSO SI LOS OBJETOS SON COMPLETAMENTE NOVEDOSOS (TRANSFERENCIA DE CERO DISPAROS).CONSTRUIREMOS REDES NEURONALES INSPIRADAS EN EL CEREBRO DE LOS PRIMATES QUE RESUELVEN ESTASTAREAS COMBINANDO INFORMACION SOBRE "QUE" Y "DONDE" EN UNA RED NEURONAL RECURRENTE. EN ELWP2, PASAMOS A ABORDAR TAREAS DE RAZONAMIENTO RELACIONAL MAS COMPLEJAS QUE INVOLUCRAN LAINFERENCIA DE LAS PROPIEDADES DE LA GESTALT DE UNA ESCENA, COMO SI LOS ELEMENTOS SON IGUALES ODIFERENTES, PROXIMALES O DISTALES, AGRUPADOS O NO AGRUPADOS, CERRADOS O NO CERRADOS, YSIMETRICOS O ASIMETRICOS. RECOGEREMOS DATOS DE IMAGENES CEREBRALES UTILIZANDO RESONANCIAMAGNETICA FUNCIONAL Y COMPARAREMOS LOS CODIGOS DE POBLACION NEURAL CON LOS DE LAS REDESNEURONALES QUE RESUELVEN LAS MISMAS TAREAS. FINALMENTE, EN EL WP3, NOS CENTRAREMOS EN EL"PROBLEMA DE LA VINCULACION", UN DESAFIO DE LARGA DATA EN LA CIENCIA COGNITIVA, UTILIZANDONUESTRAS REDES DE DOBLE FLUJO PARA ESTUDIAR COMO SE RESUELVE ESTE PROBLEMA COMPUTACIONALTANTO EN AGENTES BIOLOGICOS COMO ARTIFICIALES.HAY TRES ENTREGABLES PRINCIPALES DEL PROYECTO PROPUESTO. EN PRIMER LUGAR, RECOGEREMOS YHAREMOS PUBLICOS NUEVOS DATOS DE COMPORTAMIENTO Y SEGUIMIENTO OCULAR DE LOS PARTICIPANTESQUE REALIZAN TAREAS DE RAZONAMIENTO RELACIONAL VISUAL, ASI COMO DATOS DE FMRI RELEVANTES PARAENTENDER LA IMPLEMENTACION NEURAL DEL RAZONAMIENTO RELACIONAL EN HUMANOS. EN SEGUNDOLUGAR, PROPORCIONAREMOS NUEVAS BASES DE DATOS DE IMAGENES PARA EVALUAR EL RAZONAMIENTORELACIONAL VISUAL TANTO EN HUMANOS COMO EN SISTEMAS DE IA, INCLUYENDO IMAGENES SINTETICASCONSTRUIDAS CON SOFTWARE DE CODIGO ABIERTO. EN TERCER LUGAR, CONSTRUIREMOS Y COMPARTIREMOSNUEVAS ARQUITECTURAS DE REDES PROFUNDAS CAPACES DE RESOLVER ESTOS DESAFIOS. EL TRABAJO SEDIFUNDIRA EN FORMA DE CHARLAS, ACTAS DE CONFERENCIAS Y PUBLICACIONES EN REVISTASINTERNACIONALES, Y TODOS LOS INFORMES ESTARAN DISPONIBLES GRATUITAMENTE EN FORMA DEPREIMPRESION, Y EL CODIGO RELEVANTE Y LOS DATOS ANONIMIZADOS SE COMPARTIRAN DE ACUERDO CONLOS PRINCIPIOS DE LA CIENCIA ABIERTA. REDES PROFUNDAS\CODIFICACION NEURAL\PSICOLOGIA DE LA GESTALT\APRENDIZAJE DE REPRESENTACION\RAZONAMIENTO VISUAL ver más
01/01/2023
UPF
993K€
Perfil tecnológico estimado

Línea de financiación: concedida

El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2023-01-01
Presupuesto El presupuesto total del proyecto asciende a 993K€
Líder del proyecto
UNIVERSITAT POMPEU FABRA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.
Total investigadores 321