{"id":27622,"date":"2025-02-26T03:00:57","date_gmt":"2025-02-26T03:00:57","guid":{"rendered":"https:\/\/domosistemas.com\/?p=27622"},"modified":"2025-02-26T03:00:57","modified_gmt":"2025-02-26T03:00:57","slug":"el-proyecto-sea2learn-creara-un-marco-de-aprendizaje-autoadaptativo-para-sensores-inteligentes","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/domosistemas.com\/?p=27622","title":{"rendered":"El proyecto SEA2Learn crear\u00e1 un marco de aprendizaje autoadaptativo para sensores inteligentes"},"content":{"rendered":"
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El proyecto europeo SEA2Learn est\u00e1 trabajando para crear un marco de aprendizaje automatizado y autoadaptativo para sensores inteligentes. Para ello, se desarrollar\u00e1n mecanismos energ\u00e9ticamente eficientes y en tiempo real para adaptar las capacidades de inferencia de los sensores inteligentes con recursos limitados en funci\u00f3n del est\u00edmulo del entorno circundante, con el fin de extraer altos niveles de datos.<\/p>\n

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El nuevo marco podr\u00e1 adaptarse en funci\u00f3n de los datos del mundo real, para la extracci\u00f3n de altos niveles de datos.<\/figcaption><\/figure>\n

Los nuevos componentes electr\u00f3nicos emergentes, como los procesadores de aplicaciones de m\u00faltiples n\u00facleos de alta eficiencia energ\u00e9tica con un consumo de energ\u00eda de unas pocas decenas de MW, han permitido capacidades de inferencia en el dispositivo de alta precisi\u00f3n, es decir, inferencia de aprendizaje profundo, para extraer informaci\u00f3n de alto nivel de los datos de los sensores.<\/p>\n

Sin embargo, esta mejora tecnol\u00f3gica no es suficiente para garantizar soluciones robustas adecuadas para aplicaciones industriales y de consumo. El problema principal 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 de aprendizaje profundo.<\/p>\n

Adaptaci\u00f3n a los entornos reales<\/h2>\n

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, el proyecto SEA2Learn abordar\u00e1 esta limitaci\u00f3n mediante una estrategia que tiene como objetivo colocar en el mismo bucle de entrenamiento m\u00faltiples nodos de sensores inteligentes que interact\u00faan con un agente de aprendizaje.<\/p>\n

Para ello, se aprovechar\u00e1 una nueva clase de m\u00e9todos livianos que pertenecen al dominio del aprendizaje continuo (CL) que opera con datos de m\u00faltiples sensores sin etiquetar. Gracias al marco SEA2Learn previsto, la inteligencia incorporada podr\u00e1 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

Liderado por la Universidad Katholieke de Leuven\u00a0(B\u00e9lgica) y en colaboraci\u00f3n con la empresa Greenwaves Technologies, el proyecto SEA2Learn comenz\u00f3 en septiembre de 2022 y se prev\u00e9 que finalice en agosto de 2024. Adem\u00e1s, cuenta con una financiaci\u00f3n del programa de investigaci\u00f3n Horizon Europe de la Comisi\u00f3n Europea de 175.920 euros.<\/p>\n

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