Dstreams
Investigación y desarrollo de metodología en la Inteligencia Artificial (ML) orientado a casos industriales de uso de datos continuos de ultra-alta velocidad.
Inteligencia artificial
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Financiación

Objetivo
Diseñar metodologías que permitan generar soluciones dentro del ámbito de la Industria Conectada 4.0, partiendo de señales de ultra-alta velocidad y mediante la aplicación algoritmos de machine learning y asegurando en todo momento la precisión, seguridad y el tiempo real.
¿Cómo se consigue?
Se desplegará la solución de nodos embebidos, desarrollados por el líder del consorcio (Aingura IoTT), capacitando la adquisición de señales a alta velocidad desde sensores desplegados en las máquinas industriales. Se generarán nuevas metodologías de trabajo que permitirán ejecutar de forma precisa soluciones basadas en Edge Computing para el uso y tratamiento de grandes volúmenes de datos continuos.
¿Cuál fue nuestra contribución?
El desarrollo de la metodología y los mecanismos de intercambio de información dentro del Servidor del Clúster mediante herramientas de control, así como la gestión del mismo.
Para ello se investiga en la definición de protocolos y pilas de comunicación intra-clúster con bajos tiempos de respuesta, la integración de las diferentes herramientas dentro del entorno HPC, así como herramientas de gestión remota del mismo. Asimismo, se desarrollan herramientas de visualización asociadas al conjunto de equipos integrantes del Clúster y los interfaces gráficos hacia los nodos para visualización de variables ultrarrápidas, los datos obtenidos dentro del conjunto de nodos, así como para la visualización offline.
Proyecto financiado por el Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades, con expediente RTC2019-006871-7