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El sistema de identificación no requiere del uso de otros elementos ajenos al coche.

Un único chip para controlar la conducción de vehículos

Un investigador de la Universidad del País Vasco desarrolla un sistema pequeño, autónomo y de bajo consumo capaz de controlar diferentes entornos inteligentes

e. m.

Viernes, 8 de enero 2016, 15:02

El Grupo de Diseño en Electrónica Digital de la Universidad del País Vasco (UPV/EHU) ha conseguido implementar todo un sistema de inteligencia computacional en único chip para su integración en entornos inteligentes.

El sistema ha sido probado en dos entornos: el entorno iDorm, un dormitorio desarrollado por el Grupo de Entornos Inteligentes de la Universidad de Essex (Inglaterra); y el entorno de un automóvil gracias a los datos obtenidos por la Universidad Sabanci de Estambul en el coche llamado Uyanik.

En el primer caso, los investigadores han concluido que usando el sistema desarrollado es posible entrenar la red neuronal para que se adapte a las necesidades del usuario del entorno iDorm y sea capaz de controlar las respuestas basándose en dichas necesidades. En el caso del vehículo, la gran diferencia con otros sistemas de identificación es que éste no requiere del uso de otros elementos ajenos al coche como pueden ser cámaras o lectores de huellas dactilares.

El investigador de la UPV, Raúl Finker, ha conseguido implementar una red neuronal artificial y sus algoritmos de aprendizaje en un circuito integrado de pequeño tamaño para su integración en entornos inteligentes. Las redes neuronales son una de las técnicas más utilizadas en la inteligencia computacional ya que están inspiradas en los cerebros de los seres vivos, y tienen la capacidad de aprender y adaptarse a cambios en el entorno gracias al uso de distintos algoritmos de aprendizaje.

Para ello, ha utilizado dispositivos de lógica programable que permiten la implementación de todo el sistema necesario en un único chip, haciendo uso de una arquitectura hardware/software. Así, consiguen un procesamiento de datos mucho más rápido de lo habitual, y su implantación en entornos de inteligencia ambiental resulta ser rápida y no ocupa gran tamaño.

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