Durante el proyecto se han desarrollado nuevos mecanismos de fusión de información aplicables en las etapas de pooling y convolución de una red neuronal profunda. Dichas funciones permiten optimizar el funcionamiento de la red adaptándose a las características específicas de cada problema a tratar y permitiendo una cierta interpretabilidad de los resultados; es decir, una cierta comprensión de por qué una respuesta o solución dada es la obtenida. Además, dichos mecanismos son computacionalmente poco costosos, lo cual permite su integración efectiva en el proceso de aprendizaje de la red.

Como aplicación de los desarrollos, los mecanismos mencionados se han incorporado en dispositivos de detección de obstáculos para vehículos de movilidad personal.