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Proyectos CENTIC I+D propia 2022

Murcia, 16 diciembre 2022

CENTIC

Centro Tecnológico de las Tecnologías de la Información y las Comunicaciones de la

Región de Murcia

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Ayuda CCTT I+D INFO

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EDGE AI BIO - Monitorización de la Biodiversidad de espacios naturales mediante Edge Computing e IA

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Proyecto Individual de Investigación aplicada

Desarrollo un sistema basado en IA para aplicación al monitoreo inteligente de la Biodiversidad de un espacio natural, lo que implica a su vez investigar sobre técnicas de pre-procesamiento de IA en el dispositivo (edge computing) y en técnicas de ahorro energético y comunicaciones para obtener sistemas de bajo consumo y alta eficacia para el monitoreo de sistemas de estas características.

Uso de técnicas de IA (machine y deep learning) en entornos de computación limitada, difícil comunicación y sin acceso a energía. Se han aplicado reconocimiento de sonidos e imágenes satelitales para su uso en el dominio de la detección de la biodiversidad de un espacio natural.

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Resultado final, creación de un sistema inteligente basado en Machine y Deep Learning para identificar la biodiversidad de espacios naturales, bajo requisitos de bajo consumo energético y en condiciones de comunicación limitadas.

Tecnologías trabajadas:

Machine y Deep Learning, Sensórica, Edge Computing, bajo consumo, Microcontroladores (MCU) y Mini ordenadores (SBC)

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NEUROMAP-5.0 - Estudio, análisis, diseño e implementación de una solución de Mantenimiento Predictivo 5.0 para computación Neuromórfica integrable en un modelo 5G AAS (Asset Administration Shell)

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Proyecto Individual de Investigación aplicada

Evaluación de Redes Neuronales de Impulsos y Stream Learning bajo el nuevo paradigma de computación Neuromórfica aplicadas a una solución de Mantenimiento Predictivo y en un segundo lugar desarrollar su futura implementación en una arquitectura 5G industrial, mapeando la capa lógica de servicios (Asset Administration Shell) de dispositivos con estas tecnologías embebidas.

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NEUROMAP-5.0

Resultados:

    • Visión general e implementaciones de ANNs en Inteligencia Artificial.
    • Exploración posibilidades de librerías para Redes SNN y Stream Learning
    • Configuración práctica de un Test Bed de pruebas de Laboratorio para la recepción y clasificación de señales y herramientas de entrenamiento, transferencia y despliegue
    • Resultados y evaluación de PdM alcanzada frente a métodos tradicionales CNN.

Tecnologías trabajadas:

Redes Neuronales de Impulsos, Stream Learning, sensórica, Computación Neuromórfica, 5G.

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