MISEL: Sistema de Visión Inteligente Multiespectral con computación neuronal de bajo consumo integrada

MISEL pretende llevar la Inteligencia Artificial a la computación en la frontera (decisiones tomadas en el dispositivo) mediante un sistema de visión bioinspirado de bajo consumo con detección multiespectral y procesamiento neuromórfico espaciotemporal en el sensor basado en eventos complejos. El avance científico-tecnológico consiste en la integración heterogénea de un esquema de computación neuromórfica que presenta tres niveles de abstracción diferentes (procesadores celulares, cerebelosos y de corteza) con matrices de memoria de alta densidad y tecnología de fotodetectores adaptativos para un funcionamiento rápido y eficiente desde el punto de vista energético. El paradigma de computación distribuida, de bajo consumo y consciente del contexto que propugna MISEL es una alternativa prometedora al enfoque actual, basado en transferencias masivas de datos y grandes recursos computacionales, por ejemplo: estaciones de trabajo o servidores en la nube. Esto responde a los retos y al alcance relacionado presentado en el Programa de Trabajo hacia "sistemas de baja potencia más complejos que imitan el cerebro" "explotando una gama más amplia de principios biológicos desde el nivel de hardware hacia arriba" mediante la introducción de la adaptabilidad del ojo humano con procesador celular y la fusión de datos, el aprendizaje, el razonamiento y las decisiones "conscientes" realizadas por la corteza.

El sistema autónomo fabricado en MISEL se probará en aplicaciones puntuales y desafiantes como la distinción de aves de drones a través de su firma de vuelo espacio-temporal, y la detección de anomalías en escenas desde una plataforma móvil. Desde el punto de vista del desarrollo tecnológico y la industrialización, MISEL incluye toda la cadena de valor: investigación de materiales para memorias ferroeléctricas no volátiles (FeRAMs) densamente empaquetadas compatibles con el procesamiento de back-end of line (BEOL) y fotodetectores de intensidad adaptativa, novedosos algoritmos de computación neuromórfica e implementaciones de circuitos, y evaluación comparativa a nivel de sistema. Todo ello está en consonancia con el reto y el alcance de "superar el estado del arte convencional con una métrica relevante" y la evaluación comparativa de "desafiantes escenarios de uso de extremo a extremo" para la adaptación industrial.

Este proyecto ha recibido financiación del programa de investigación e innovación Horizonte 2020 de la Unión Europea en virtud del acuerdo de subvención nº 101016734.

Enlace a la página web del proyecto

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