PROYECTO TFIPDL

TFIPDL: Desarrollo de nuevas técnicas de fusión de información en procesos de deep learning

Fecha de inicio: 1 de diciembre de 2018
Fecha de finalización: 31 de noviembre de 2019

Objetivos

El objetivo general del proyecto era mejorar la aplicabilidad y la capacidad de interpretación de las redes neuronales profundas mediante el desarrollo de nuevos mecanismos de fusión de información en las fases de convolución y pooling.

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.

Persona de contacto

Angela Bernardini, coordinadora del área de Inteligencia Artifical en NAITEC

email: abernardini@naitec.es

Socios

  

 

Proyecto financiado por el Gobierno de Navarra a través de la convocatoria de 2019 de ayudas a Centros Tecnológicos y Organismos de Investigación para la realización de proyectos de I+D colaborativos.