{"id":18032,"date":"2022-10-04T02:00:27","date_gmt":"2022-10-04T02:00:27","guid":{"rendered":"https:\/\/domosistemas.com\/?p=18032"},"modified":"2022-10-04T02:00:27","modified_gmt":"2022-10-04T02:00:27","slug":"el-proyecto-sea2learn-creara-un-marco-de-aprendizaje-para-los-sensores-inteligentes","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/domosistemas.com\/?p=18032","title":{"rendered":"El proyecto SEA2Learn crear\u00e1 un marco de aprendizaje para los sensores inteligentes"},"content":{"rendered":"
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El proyecto europeo SEA2Learn pretende abordar la limitaci\u00f3n de extracci\u00f3n de alto nivel de datos de los sensores inteligentes mediante el desarrollo de mecanismos en tiempo real y eficientes, desde el punto de vista energ\u00e9tico, para adaptar las capacidades de inferencia de estos dispositivos con recursos limitados en funci\u00f3n del est\u00edmulo del entorno circundante.<\/p>\n

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La propuesta presentada por el proyecto SEA2Learn es colocar en el mismo bucle de entrenamiento m\u00faltiples nodos de sensores inteligentes que interact\u00faan con un agente de aprendizaje.<\/figcaption><\/figure>\n

Los nuevos componentes electr\u00f3nicos emergentes, como los procesadores de aplicaciones de muchos n\u00facleos de alta eficiencia energ\u00e9tica con un consumo de energ\u00eda de unas pocas decenas de MW, han permitido capacidades de inferencia de alta precisi\u00f3n en el dispositivo, es decir, inferencia de aprendizaje profundo, para extraer informaci\u00f3n de alto nivel de los datos del sensor.<\/p>\n

Sin embargo, esta mejora tecnol\u00f3gica no es suficiente para garantizar soluciones robustas adecuadas para aplicaciones industriales y de consumo. El principal problema proviene de la amplia variedad de condiciones de prueba del mundo real y, en consecuencia, la falta en el momento del dise\u00f1o de datos de sensores representativos (etiquetados), necesarios para entrenar redes de inferencia deep learning. Por esta raz\u00f3n, el proceso de dise\u00f1o de \u2018capacitar una vez e implementar en todas partes\u2019 que se usa actualmente para la inteligencia de borde ha demostrado ser d\u00e9bil.<\/p>\n

Interacci\u00f3n de los sensores con un agente de aprendizaje<\/h2>\n

En este contexto, el proyecto SEA2Learn, liderado por la Universidad KU Leuven (B\u00e9lgica), ha propuesto una estrategia basada en colocar en el mismo bucle de entrenamiento m\u00faltiples nodos de sensores inteligentes que interact\u00faan con un agente de aprendizaje, seg\u00fan la informaci\u00f3n publicada en el Servicio de Informaci\u00f3n Comunitario sobre Investigaci\u00f3n y Desarrollo (Cordis<\/a>, por sus siglas en ingl\u00e9s) de la Comisi\u00f3n Europea.<\/p>\n

Con el m\u00e9todo propuesto, el aprendizaje profundo aprovechar\u00e1 una nueva clase de m\u00e9todos ligeros que pertenecen al dominio de aprendizaje continuo (CL) que operan en los datos de sensores m\u00faltiples sin etiquetar.<\/p>\n

Gracias al marco SEA2Learn previsto, la inteligencia integrada puede adaptarse con el tiempo en funci\u00f3n de los datos del mundo real, lo que hace que el proceso de dise\u00f1o sea m\u00e1s s\u00f3lido y entre 10 y 100 veces m\u00e1s r\u00e1pido que en la actualidad.<\/p>\n

La Universidad KU Leuven cuenta con dos a\u00f1os (septiembre de 2022-agosto de 2024) y un presupuesto de 175.920 euros, financiados \u00edntegramente por el programa de investigaci\u00f3n Horizon Europe de la Comisi\u00f3n Europea, para conseguir sus objetivos.<\/p>\n

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