Tesis (Arquitectura y Tecnología de Computadores)

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Una contribución basada en VLSI para la recopilación de datos en tiempo real mediante IA neuromórfica: una aplicación al scouting deportivo
(2025-04-04) Canas Moreno, Salvador; Cerezuela Escudero, Elena; Ríos Navarro, José Antonio; Arquitectura y Tecnología de Computadores
La hipótesis en la que se basa esta tesis doctoral, es que se puede realizar una contribución al scouting deportivo, automatizando la recogida de datos de eventos físi- cos deportivos (movimiento de una pelota, posición de una persona, etc) utilizando un enfoque propio de la ingeniería neuromórfica, además de técnicas de AI/ML (Artificial Intelligence/Machine Learning) con hardware VLSI (Very Large-Scale Integration). En particular, el principal objetivo es contribuir al avance de los sistemas de scouting de-portivo actuales mediante el uso de la inteligencia artificial y dispositivos inspirados en la ingeniería neuromórfica. Si bien existen investigaciones y soluciones software para automatizar la recolección de datos y generación de estadísticas en el ámbito del scou- ting deportivo, este trabajo explora nuevos enfoques desde la perspectiva de las redes neuronales y las cámaras de visión neuro-inspiradas. Para ello se sigue un proceso analítico en el que se estudian diversos enfoques basados en técnicas consolidadas y ampliamente utilizadas en el campo de la visión por computador, como las redes neuronales convolucionales, los algoritmos de tracking y otros métodos relevantes. Los resultados obtenidos con el enfoque basado en técnicas consolidadas de visión por computador, mencionados previamente, muestran ciertas limitaciones ante diferentes problemáticas. Por lo tanto, se decide profundizar en el desarrollo de un siste- ma neuromórfico que complemente y mejore este enfoque. Dicho sistema neuromórfico se centra en el uso de una cámara por eventos, también conocida como retina artificial o simplemente retina. La integración de esta tecnología neuro-inspirada con los métodos tradicionales de visión artificial da lugar a un sistema heterogéneo con un gran potencial para abordar los desafíos del análisis deportivo. Finalmente, se presenta una comparación del sistema resultante en diferentes tipos de hardware: CPU, GPU (de escritorio y empotrada) y TPU. Esta comparación viene a demostrar el tipo de hardware en el que el sistema desarrollado se comporta de manera más eficiente, esto es, menor latencia, menor consumo energético, menor utilización de recursos, entre otros.
Study, Design and Implementation of Neuromorphic Systems through a Spiking Boolean Computing Paradigm
(2025-01-24) Ayuso Martínez, Álvaro; Jiménez Moreno, Gabriel; Domínguez Morales, Juan Pedro; Universidad de Sevilla. Departamento de Arquitectura y Tecnología de Computadores
In recent years, advances in transistor integration within digital computers have enabled them to be reduced to near-atomic scales, pushing this technology to its physical and thermal limits. This trend, which has also significantly increased production costs, reinforces the belief that Moore's law is going to become obsolete in the coming years. However, although doubts may arise about the possibility of further improving the efficiency of digital computers, these disappear when considering the brain, which is the most powerful and efficient system known. It is not based on transistors but on neurons and achieves high performance with minimal power consumption, both characteristics emerging mainly from the massive parallelism inherent to the nervous system. Inspired by the principles of neuromorphic engineering, this work proposes replacing transistors in digital circuits with neurons to harness these benefits. By abstracting neuronal function, it is possible to apply Boolean algebra to the design of Spiking Neural Networks under specific conditions, in a similar way to how it is applied to the design of digital circuits. Thus, this work lays the foundation for spiking Boolean computation through the spiking implementation of basic logic gates, providing a systematic approach for designing these networks, which could be valuable for researchers in the field. It also explores the development of complex spiking blocks for specialized applications, in which the development of the spiking computer is highlighted, and presents an extensive set of experiments whose results demonstrate their correct functionality mainly on two different neuromorphic platforms, SpiNNaker and Dynap-SE. The final implementations have been shown to behave as expected in challenging environments and under conditions comparable to those found in biology.
On the Optimization of geolocation Problems in wireless sensor Networks and connected Objects
(2024-12-13) Mani, Rahma; Ríos Navarro, José Antonio; Liouane, Noureddine; Universidad de Sevilla. Departamento de Arquitectura y Tecnología de Computadores
As localization represents the main core of various wireless sensor network applications including the Internet of Things (IoT), Industry 4.0, e-health, e-agriculture, etc..., several localization algorithms have been suggested in our research work. In fact, obtaining precise information about the location of the sensor nodes is crucial for making the data collected useful and meaningful. In our studies, we consider the type of range-free sensor network exploiting the wireless sensor connectivity. Range-free localization is a vital aspect of wireless sensor networks, aimed at estimating the positions of sensor nodes without requiring precise distance measurements or specialized hardware. The main advantages of connectivity-based algorithms for localizing multi-hop sensor networks are their simplicity, low energy consumption and acceptable accuracy. Firstly, We proposed a fuzzy-ELM learning machine to provide precise geolocation in WSNs. This method for training WSNs combines two techniques within the field of artificial intelligence: the Extreme Learning Machine (ELM) combined with the concept of Fuzzy-Logic. Fuzzy logic concepts are used for minimizing the environnemental incertainty by using a set of localization rules and ELM machine learning procedure is used as fastest localization machine learning. Subsequently, we replaced a large number of GPS-equipped anchors with a single mobile anchor. We employed a regularized bounding box to predict the positions of the unknown nodes using regularization factors and we used the Kalman filter algorithm to smooth and improve the accuracy of the sensor nodes to be localized. Moreover, the use of a reconfigurable FPGA board allows for real-time processing of sensory data, enabling us to make fast and accurate decisions in dynamic environments. In effect, the performance of FPGA hardware implementation presents a new achievement in localization due to its easy testing and fast implementation. Furthermore, we have put a great deal of effort into research to extend the 2D positioning algorithms in WSNs to 3D that reflects reality and the most practical applications. We assessed the perfor-mance of our algorithms using exhaustive experiments by evaluating parameters such as localization accuracy whilst changing other simulation characteristics such as the effect of communication range, number of nodes and the mobile anchor node trajectory on several isotropic and anisotropic topologies. Our results show that our approaches can efficiently locate unknown nodes with good latency and high accuracy.
Computational Neuromorphic Architectures for Modeling the Hippocampus Formation applied to Robotic Navigation
(2024-07-01) Casanueva Morato, Daniel; Jiménez Moreno, Gabriel; Domínguez Morales, Juan Pedro; Universidad de Sevilla. Departamento de Arquitectura y Tecnología de Computadores
The brain is the most powerful machine that exists, capable of efficiently solving complex problems and far surpassing the capabilities of current systems. In recent decades, neuromorphic engineering has been responsible for the study, design and implementation of hardware and software systems that mimic the behavior, structure and functioning of the brain to achieve such superior capabilities. Within computing systems, memory is a critical component that limits the evolution of these systems by becoming a bottleneck in the flow of information. Additionally, despite the significant growth in computing, the robotics field has seen less significant evolution. Within the brain, the hippocampus stands out for its participation in episodic memory; it can learn and store a large amount of information through association from different brain sensory nuclei, while also being able to recall it based on different fragments of itself. Therefore, this work focuses on the study, design and implementation of neuromorphic memory systems bio-inspired by the hippocampus. A variety of models are proposed to explore different functionalities and paradigms observed in the neuromorphic domain (biological plausibility, analog or digital technology and simulation or emulation). These models, which are capable of learning, forgetting and recalling spiking information, have been developed using Spiking Neural Networks and implemented on various special-purpose hardware platforms for such type of networks. Furthermore, these models have been integrated into robotic platforms for learning, mapping and navigating environments and trajectories. These are the first implementations on specialpurpose hardware platforms for Spiking Neural Networks of fully functional memory models bio-inspired by the hippocampus, paving the way for the development of future, more complex neuromorphic systems.
Aplicaciones de la inteligencia artificial en la optimización de la salud y el rendimiento en equipos deportivos: un enfoque en la cardiología deportiva
(2024-06-24) Muñoz-Macho, Adolfo Antonio; Domínguez Morales, Manuel Jesús; Sevillano Ramos, José Luis; Universidad de Sevilla. Departamento de Arquitectura y Tecnología de Computadores
El enfoque en la protección de la salud y la optimización del rendimiento deportivo de los atletas dentro de los equipos deportivos profesionales ha cobrado una importancia creciente en los últimos años. En este contexto, la inteligencia artificial (IA) emerge como una herramienta de alto interés, capaz de transformar la manera en que se monitorean, analizan y mejoran tanto el rendimiento físico como el bienestar y salud de los jugadores. Esta tesis se centra en la aplicación de tecnologías de IA para el análisis y la mejora del rendimiento y la salud en equipos deportivos profesionales, abarcando desde la detección temprana de posibles lesiones o enfermedades hasta la gestión de datos de entrenamientos y partidos para maximizar la efectividad y eficiencia de cada jugador. En su desarrollo concreto, se abordan las posibles mejoras en el ámbito de la cardiología deportiva aportando nuevas herramientas y visiones innovadoras y de interés. La tesis se ha elaborado como compendio de publicaciones, donde como primera investigación se ha explorado el estado del arte de las aplicaciones actuales de la IA en equipos deportivos profesionales con la intención de desvelar las aplicaciones prácticas realizadas y descubrir los posibles vacíos de conocimiento. Se ha explorado más a fondo las aplicaciones orientadas a salud y prevención y manejo de lesiones y también orientado al rendimiento con datos de posicionamiento global deportivo, test de bienestar y otros medios de valoración del rendimiento. Dentro de este estudio, se observó la evaluación de la efectividad de los sistemas en función del tipo de técnica utilizada, revelando como la IA puede ayudar a mejoras significativas en la capacidad de entender los procesos que ayudan a la mejora de rendimiento físico de los jugadores y en una reducción en la incidencia de lesiones y otras incidencias. Como segunda aportación se ha generado el primer dataset público de electrocardiogramas de deportistas profesionales que será de utilidad para la comunidad científica. En tercer lugar, se presenta un estudio de caso en el que se aplican varias técnicas de IA en un equipo de fútbol profesional, demostrando cómo la tecnología puede utilizarse para ayudar en el seguimiento de datos cardiológicos a través del electrocardiograma, prevenir una falta de diagnóstico, mejorar la clasificación de riesgo y, en última instancia, elevar el nivel de seguimiento de la salud y rendimiento del equipo. Como últimas aportaciones se presenta un estudio desarrollando una herramienta de visualización de ECGs en un capítulo de libro producto de una presentación a un congreso internacional y una evolución de esta iniciativa hacia la simulación y la posibilidad de modificación de datos con fines educativos en un quinto artículo que está enviado y en proceso de revisión. Esta tesis contribuye al campo de la IA aplicada al deporte, ofreciendo una perspectiva integral sobre cómo las tecnologías de este tipo pueden ser empleadas de manera efectiva para fomentar el rendimiento deportivo y la salud de los atletas en el ámbito de los deportes de equipo. A través de la construcción y análisis de modelos predictivos avanzados, se establece un marco para la aplicación futura de estas tecnologías, no solo en el fútbol, sino también en una amplia gama de disciplinas deportivas, abriendo nuevas vías para la investigación y la práctica en la intersección entre la inteligencia artificial, el deporte y la medicina deportiva.
Estudio y aplicación de la teoría psicofisiológica de la emoción para la detección y clasificación del estado afectivo del usuario mediante técnicas de Machine Learning para el apoyo en procesos de rehabilitación
(2022-10-14) Muñoz Saavedra, Luis; Domínguez Morales, Manuel Jesús; Miró Amarante, María Lourdes; Universidad de Sevilla. Departamento de Arquitectura y Tecnología de Computadores
En este trabajo se realiza una contribución a los sistemas automáticos de detección y clasificación de emociones, con el fin de ayudar a la adherencia en los procesos de rehabilitación. Para ello se sigue un proceso analítico en el que, en primera instancia, se realiza un estudio profundo de la teoría emocional y su evolución a lo largo de los años, así como su incidencia sobre la fisiología de la persona (psicofisiología). Seguidamente, se demuestra esta incidencia mediante la elaboración de un clasificador del estado emocional basado en redes neuronales profundas, utilizando un conjunto de datos públicos. Una vez demostrada la teoría, se diseña e implementa un dispositivo portable capaz de recolectar información en tiempo real de diversas variables fisiológicas del paciente. Con dicho dispositivo, se elabora un protocolo propio de evaluación basado en la exposición de los participantes a diversos estímulos audiovisuales, aprobado por un comité ético, con el objetivo de recolectar un conjunto de datos de participantes sobre los cuales se estudia la teoría psicofisiológica en profundidad. Para ello se sigue un proceso de optimización y evaluación hasta obtener el clasificador con la combinación de variables fisiológicas que mejor determina el estado emocional del usuario. Los resultados demuestran que la combinación de sensores formada por la respuesta galvánica de la piel y la señal de hemoglobina oxigenada en sangre conforma el conjunto de variables fisiológicas que mejor representa el estado emocional. Estos resultados demuestran la viabilidad de hacer uso de este tipo de sistemas en procesos de rehabilitación, proporcionando información útil al profesional sanitario para adaptar los ejercicios y la intensidad de los mismos dependiendo del paciente.
Memristor Based Event Driven Neuromorphic Nano-CMOS Processor
(2021-02-19) Mohan, Charanraj; Linares Barranco, Bernabé; Universidad de Sevilla. Departamento de Arquitectura y Tecnología de Computadores
‘Neuromorphic engineering’ has been showing significant developments in recent days. The word ‘neuromorphic’ was first coined by Caver Mead, which is morphing biological brain on-chip [1]. The main idea is to use the sub-threshold currents of transistors and mimic the biophysical properties that the neurons have. These brain-inspired neuromorphic computing systems have attracted research interest since they are alternate to classical von Neumann [2], computer architectures mainly because of the co-existence of memory and processing units. The renowned neuromorphic chips in the last few decades are Neurogrid [3], Truenorth [4], BrainScaleS [5], and SpiNNaker [6]. Memristors are the fourth fundamental passive-bipolar device, that links charge and flux non-linearly. When Chua coined the word ‘Memristor’ in the late 70s, there was no hint of the existence of the device [7]. Later when the physical existence of the device was shown by HP Labs, it sparked a new wave of enthusiasm among the neuromorphic community [8]. Properties such as non-volatile storage, nano-size existence, non-abrupt switching transition, continuously distributed resistance states, and repeatable behavior convinced the neuromorphic researcher to realize memristors as favorable synaptic elements for neuromorphic systems. In this scenario, the research activities carried out in this doctoral dissertation demonstrates a neuromorphic processing chip for event-driven learning, using memristors as synapses, which are integrated monolithically above the CMOS layers. Although memristors emerged as a potential synapse to solve the density challenge, scalability remains an important bottleneck. Neuromorphic systems should be made more scalable to realize large networks. To contribute to this, we focus on significant challenges in memristor-based neuromorphic hardware. They are- 1) Implementing an on-chip three-stage bulk-based calibration scheme for memristive crossbars and using its low-power inference for recognizing patterns using template matching, programming, and learning. 2) Designing a new current attenuator that is used for efficient crossbar read-outs with a scale-down factor of about 104. The thesis also demonstrates- characterization of three different memristors on various test-benches such as- ArC One Instrument, a full-custom test-PCB, and using probe station with semiconductor parameter analyzer.
A Contribution to Deep Learning based Medical Image Diagnosis Aids
(2020-11-13) Civit Masot, Javier; Vicente Díaz, Saturnino; Domínguez Morales, Manuel Jesús; Universidad de Sevilla. Departamento de Arquitectura y Tecnología de Computadores
In this work, an in-depth study about the use of Deep Learning techniques to support healthcare professionals for the recognition of pathologies using medical images is carried out. Most of the research presented in this work is focused on the detection of glaucoma using images of the eye fundus; however, in order to demonstrate the feasibility of the processing systems implemented in this work, other types of images are used (in this case, X-ray images) to detect another completely different pathology, such as the detection of patients with COVID-19. Thus, in this work the classic detection techniques for these pathologies are studied, an in-depth study of the techniques based on Deep Learning is carried out, several treatment models are implemented with specific pre-processing stages adapted to the problem itself; and, finally, these systems are tested using large databases in order to demonstrate the feasibility of the those classification systems. The results obtained demonstrate that Deep Learning techniques can be used as a diagnosis aid of those diseases that require medical images analysis. In this way, the human workload required for these tasks is greatly reduced.
Estudio e integración en sistemas empotrados de algoritmos de Aprendizaje Supervisado basados en Redes Neuronales Artificiales para el análisis de perturbaciones y eventos asociados a la marcha
(2020-11-13) Luna Perejón, Francisco; Civit Balcells, Antón; Domínguez Morales, Manuel Jesús; Universidad de Sevilla. Departamento de Arquitectura y Tecnología de Computadores
En este trabajo se contribuye al avance en el análisis de aspectos asociados a la marcha para la identificación de anomalías en la misma y de eventos de peligro, mediante el uso de algoritmos de Aprendizaje Supervisado basados en Redes Neuronales Artificiales. Se pretende estudiar la viabilidad de integración de estos algoritmos complejos en sistemas empotrados con recursos limitados y que puedan ejecutarse en tiempo real, posibilitando la creación de dispositivos de monitorización portátiles con una autonomía adecuada a su propósito. Se han realizado una serie de estudios que contribuyen en soluciones para dos problemas particulares del ámbito. Por una parte, la precisión y rendimiento de Redes Neuronales Feedforward para el análisis biomecánico de la pisada del usuario. Por otra parte, la efectividad de Redes Neuronales Recurrentes con Compuertas para la detección de actividades de vida diaria, caídas y eventos de riesgo durante la marcha del individuo. Los resultados obtenidos abren la posibilidad de nuevas vías de investigación. Se exponen propuestas de mejora que quedarán indicadas como trabajos futuros, y cuya finalidad es la creación de un sistema integrado de análisis de la marcha.
Network traffic characterisation, analysis, modelling and simulation for networked virtual environments
(2019-11-18) Font Calvo, Juan Luis; Sevillano Ramos, José Luis; Universidad de Sevilla. Departamento de Arquitectura y Tecnología de Computadores
Networked virtual environment (NVE) refers to a distributed software system where a simulation, also known as virtual world, is shared over a data network between several users that can interact with each other and the simulation in real-time. NVE systems are omnipresent in the present globally interconnected world, from entertainment industry, where they are one of the foundations for many video games, to pervasive games that focus on e-learning, e-training or social studies. From this relevance derives the interest in better understanding the nature and internal dynamics of the network tra c that vertebrates these systems, useful in elds such as network infrastructure optimisation or the study of Quality of Service and Quality of Experience related to NVE-based services. The goal of the present work is to deepen into this understanding of NVE network tra c by helping to build network tra c models that accurately describe it and can be used as foundations for tools to assist in some of the research elds enumerated before. First contribution of the present work is a formal characterisation for NVE systems, which provides a tool to determine which systems can be considered as NVE. Based on this characterisation it has been possible to identify numerous systems, such as several video games, that qualify as NVE and have an important associated literature focused on network tra c analysis. The next contribution has been the study of this existing literature from a NVE perspective and the proposal of an analysis pipeline, a structured collection of processes and techniques to de ne microscale network models for NVE tra c. This analysis pipeline has been tested and validated against a study case focused on Open Wonderland (OWL), a framework to build NVE systems of di erent purpose. The analysis pipeline helped to de ned network models from experimental OWL tra c and assessed on their accuracy from a statistical perspective. The last contribution has been the design and implementation of simulation tools based on the above OWL models and the network simulation framework ns-3. The purpose of these simulations was to con rm the validity of the OWL models and the analysis pipeline, as well as providing potential tools to support studies related to NVE network tra c. As a result of this nal contribution, it has been proposed to exploit the parallelisation potential of these simulations through High Throughput Computing techniques and tools, aimed to coordinate massively parallel computing workloads over distributed resources.
Evaluación y análisis de una aproximación a la fusión sensorial neuronal mediante el uso de sensores pulsantes de visión / audio y redes neuronales de convolución
(2017-07-19) Ríos Navarro, José Antonio; Linares Barranco, Alejandro; Jiménez Fernández, Ángel Francisco; Jiménez Moreno, Gabriel; Universidad de Sevilla. Departamento de Arquitectura y Tecnología de Computadores
En este trabajo se pretende avanzar en el conocimiento y posibles implementaciones hardware de los mecanismos de Deep Learning, así como el uso de la fusión sensorial de forma eficiente utilizando dichos mecanismos. Para empezar, se realiza un análisis y estudio de los lenguajes de programación paralela actuales, así como de los mecanismos de Deep Learning para la fusión sensorial de visión y audio utilizando sensores neuromórficos para el uso en plataformas de FPGA. A partir de estos estudios, se proponen en primer lugar soluciones implementadas en OpenCL así como en hardware dedicado, descrito en systemverilog, para la aceleración de algoritmos de Deep Learning comenzando con el uso de un sensor de visión como entrada. Se analizan los resultados y se realiza una comparativa entre ellos. A continuación se añade un sensor de audio y se proponen mecanismos estadísticos clásicos, que sin ofrecer capacidad de aprendizaje, permiten integrar la información de ambos sensores, analizando los resultados obtenidos junto con sus limitaciones. Como colofón de este trabajo, para dotar al sistema de la capacidad de aprendizaje, se utilizan mecanismos de Deep Learning, en particular las CNN1, para fusionar la información audiovisual y entrenar el modelo para desarrollar una tarea específica. Al final se evalúa el rendimiento y eficiencia de dichos mecanismos obteniendo conclusiones y unas proposiciones de mejora que se dejarán indicadas para ser implementadas como trabajos futuros.
Categorizadores neuronales en VLSI
(1996) Serrano Gotarredona, María Teresa; Linares Barranco, Bernabé; Universidad de Sevilla. Departamento de Electrónica y Electromagnetismo
Diseño digital para sistemas bio-inspirados neuromórficos de proceso de visión.
(2018-04-04) Yousefzadeh, Amirreza; Linares Barranco, Bernabé; Masquelier, T.; Serrano Gotarredona, María Teresa; Universidad de Sevilla. Departamento de Arquitectura y Tecnología de Computadores
Artificial Intelligence (AI) is an exciting technology that flourished in this century. One of the goals for this technology is to give learning ability to computers. Currently, machine intelligence surpasses human intelligence in specific domains. Besides some conventional machine learning algorithms, Artificial Neural Networks (ANNs) is arguably the most exciting technology that is used to bring this intelligence to the computer world. Due to ANN’s advanced performance, increasing number of applications that need kind of intelligence are using ANN. Neuromorphic engineers are trying to introduce bio-inspired hardware for efficient implementation of neural networks. This hardware should be able to simulate a vast number of neurons in real-time with complex synaptic connectivity while consuming little power. The work that has been done in this thesis is hardware oriented, so it is necessary for the reader to have a good understanding of the hardware that is used for developments in this thesis. In this chapter, we provide a brief overview of the hardware platforms that are used in this thesis. Afterward, we explain briefly the contributions of this thesis to the bio-inspired processing research line.
Una aportación al procesado neuromórfico de audio basado en modelos pulsantes. Desde la cóclea a la percepción auditiva
(2013-07-12) Miró Amarante, María Lourdes; Gómez Rodríguez, Francisco de Asís; Jiménez Fernández, Ángel Francisco; Universidad de Sevilla. Departamento de Arquitectura y Tecnología de Computadores; Universidad de Sevilla. TEP108: Robotica y Tecnología de Computadores
El objetivo principal de esta tesis es abordar un nuevo sistema de procesado neuromórfico de audio basado en la representación pulsante de la información. Para ello se pretende desarrollar un nuevo sensor neuromórfico de audio, que imite la funcionalidad de la cóclea biológica así como la estructura y funcionalidad del sistema nervioso para la transmisión de la información; junto con un nuevo mecanismo de reconocimiento del habla basado en modelos pulsantes. También es objetivo de esta tesis implementar y probar con experimentos reales el nuevo sistema que se propone para verificar la viabilidad del mismo. Para ello se ha elegido una plataforma hardware basada en una FPGA, con el fin de obtener un sistema de bajo coste, bajo consumo y capaz de realizar un procesado paralelo en tiempo real. A continuación se enumeran los objetivos que se persigue en esta tesis, distinguiendo entre objetivos generales y específicos. Objetivos generales La tesis que se presenta, pretende desarrollarse dentro del marco científico de la Ingeniería Neuromórfica. Por tanto, los objetivos generales de la misma están centrados tanto en estudiar las posibilidades que tiene los sistemas neuromórficos para el procesamiento de audio; como en la posibilidad de obtener un mayor conocimiento sobre los procesos cognitivos relacionados con el procesamiento del habla. Estos objetivos son: * Analizar la posibilidad de implementar sistemas neuromórficos para el procesado de audio. * Aportar nuevas evidencias a las ventajas de usar la representación de la información en pulsos. * Y estudiar la viabilidad de uso de sistemas digitales en la construcción de sistemas neuromórficos, campo dominado por la electrónica analógica en los últimos tiempos. Objetivos específicos Para conseguir estos objetivos generales, tan amplios y ambiciosos, se han fijado un conjunto de objetivos específicos, más concretos y realistas en su ejecución. Ellos son: * Estudiar y diseñar un nuevo modelo de cóclea neuromórfica, basada en una representación en pulsos de la información. * Estudiar y crear nuevos modelos neuronales artificiales, que a partir de la información en pulsos de una cóclea artificial pulsante, sea capaz de reconocer un fonema vocálico de la lengua española. * Diseñar una arquitectura, basada en estos nuevos modelos de neuronas artificiales pulsantes, para la construcción de un sistema de reconocimiento automático del habla. * Implementar estos nuevos modelos sobre una FPGA, con los siguientes requisitos: - La implementación no debe incluir ningún computador convencional en el núcleo del procesado. - La implementación debe ser realista y realizable, modular y que permita demostrar empíricamente la viabilidad de la construcción de este nuevo sistema neuromórfico, que incluye tanto el sistema de sensado como el de procesado de audio. * Caracterizar los nuevos modelos desarrollados a partir de pruebas y experimentos sobre estímulos reales. Estructura de la tesis Esta memoria se ha estructurado en cinco partes que se detallan a continuación, con los capítulos que contiene cada una de ellas. Parte I. Introducción. Presenta todo el documento y contiene el capítulo actual. Capítulo 1. Introducción. Es el capítulo actual, en el que se presentan las motivaciones, los objetivos y la estructura del documento. Parte II. Estado del arte. Se hace una exposición de las diferentes materias en las que está centrada esta investigación así como aquellas que son necesarias para entender su desarrollo. Se divide en los siguientes capítulos: Capítulo 2. Estado de los desarrollos neuromórficos actuales. Se hace un repaso del estado de los desarrollos neuromórficos actuales basados en la representaciónAER. Capítulo 3. Caracterización de la señal de voz. Se describe el proceso de producción y percepción de la señal sonora; así como las características articulatorias, acústicas y perceptivas del habla. Capítulo 4. Modelos e implementaciones del Sistema Auditivo. Se hace un repaso exhaustivo de los diferentes modelos e implementaciones de cócleas artificiales. Capítulo 5. Sistemas de reconocimiento automático del habla. Se hace una introducción al proceso de reconocimiento automático del habla, recogiendo los conceptos básicos, detallando las etapas que lo componen y los métodos tradicionales de implementación existentes. Parte III. Aportación.Contiene la aportación al procesado neuromórfico de audio basado en modelos pulsantes. Se divide en los siguientes capítulos. Capítulo 6. Cóclea artificial pulsante. Se describe una cóclea neuromórfica basada en filtros digitales. Capítulo 7. Sistema de reconocimiento pulsante. Se presenta el sistema de reconocimiento propuesto, capaz de identificar palabras a partir del reconocimiento de los fonemas vocálicos de la lengua española. Capítulo 8. Experimentos. Se describe las pruebas realizadas sobre el sistema final para la evaluación de la robustez, versatilidad y precisión en el reconocimiento. Se concluye el capítulo con una interpretación de los resultados obtenidos. Parte IV. Conclusiones.Se recogen las conclusiones de esta investigación. Está formado por un único capítulo. Capítulo 9. Conclusiones y trabajos futuros. Las aportaciones y las conclusiones a las que se ha llegado en el desarrollo de esta tesis se recogen en este capítulo, así como las líneas de trabajo futuras. Parte V. Bibliografía y anexos.La última parte del documento contiene las referencias utilizadas en esta investigación, así como los scripts de Matlab usados en las pruebas y experimentos.
Estudio y evaluación de plataformas de distribución de cómputo intensivo sobre sistemas externos para sistemas empotrados.
(2016-03-14) Salmerón García, Javier Jesús; Díaz del Río, Fernando; Universidad de Sevilla. Departamento de Arquitectura y Tecnología de Computadores
Nowadays, the capabilities of current embedded systems are constantly increasing, having a wide range of applications. However, there are a plethora of intensive computing tasks that, because of their hardware limitations, are unable to perform successfully. Moreover, there are innumerable tasks with strict deadlines to meet (e.g. Real Time Systems). Because of that, the use of external platforms with sufficient computing power is becoming widespread, especially thanks to the advent of Cloud Computing in recent years. Its use for knowledge sharing and information storage has been demonstrated innumerable times in the literature. However, its core properties, such as dynamic scalability, energy efficiency, infinite resources... amongst others, also make it the perfect candidate for computation off-loading. In this sense, this thesis demonstrates this fact in applying Cloud Computing in the area of Robotics (Cloud Robotics). This is done by building a 3D Point Cloud Extraction Platform, where robots can offload the complex stereo vision task of obtaining a 3D Point Cloud (3DPC) from Stereo Frames. In addition to this, the platform was applied to a typical robotics application: a Navigation Assistant. Using this case, the core challenges of computation offloading were thoroughly analyzed: the role of communication technologies (with special focus on 802.11ac), the role of offloading models, how to overcome the problem of communication delays by using predictive time corrections, until what extent offloading is a better choice compared to processing on board... etc. Furthermore, real navigation tests were performed, showing that better navigation results are obtained when using computation offloading. This experience was a starting point for the final research of this thesis: an extension of Amdahl’s Law for Cloud Computing. This will provide a better understanding of Computation Offloading’s inherent factors, especially focused on time and energy speedups. In addition to this, it helps to make some predictions regarding the future of Cloud Computing and computation offloading.
Una aportación al procesamiento de la información visual mediante técnicas bioinspiradas
(2008) Paz Vicente, Rafael; Jiménez Moreno, Gabriel; Linares Barranco, Alejandro; Universidad de Sevilla. Departamento de Arquitectura y Tecnología de Computadores
Estudio y evaluación de un sistema de comunicaciones inalámbrico para redes de computadores de área personal
(2003) Cascado Caballero, Daniel; Sevillano Ramos, José Luis; Vicente Díaz, Saturnino; Universidad de Sevilla. Departamento de Arquitectura y Tecnología de Computadores
Una Aportación al estudio de la emulación de buses
(2001) Rodríguez Corral, José María; Jiménez Moreno, Gabriel; Civit Balcells, Antón; Universidad de Sevilla. Departamento de Arquitectura y Tecnología de Computadores
A lo largo del tiempo se ha producido una evolución desde los ordenadores más antiguos, en las que el bus de expansión tenía muy pocas variaciones con respecto al bus del procesador hasta los sistemas actuales, que incorporan una estructura jerárquica de m&uac ute;ltiples buses conectados entre si mediante unos puentes (bridges), los cuales emulan un bus a partir de otro. No obstante, el funcionamiento de estos dispositivos emuladores de buses repercute negativamente en el rendimiento global del sistema y esta repercusión debe ser objeto de análisis. Así pues, el presente trabajo persigue dos objetivos:-Sistematización de los distintos contextos en los que se realiza la emulación de buses y del diseño de los puentes.-Evaluación del rendimiento del sistema en su conjunto, incluyendo los dispositivos de entrada/salida (E/S).En primer lugar realizamos un análisis en profundidad sobre la emulación de buses, revisando los objetivos que se persiguen con esta técnica, los métodos que se emplean y los contextos donde se realiza la emulación de buses. Posteriormente realizamos aportaciones a nuestro estudio:Capítulo 2. En primer lugar, se describen las características que a nuestro juicio nos parecen deseables para un bus actual. Posteriormente, se revisan las características más importantes de los buses más significativos en cuanto a su uso en el entorno industrial o en el ámbito de la informática personal. Asimismo, se realiza una comparación a modo de síntesis entre los distintos buses estudiados. A partir del estudio realizado se puede constatar cómo aquellas características propias de un bus concreto que por algún motivo resultan ser interesantes (independencia del procesador, autoconfiguración, transferencias en modo ráfagas, etc.) se incorporan en el diseño de buses posteriores.Capítulo 3. Consiste en una introducción general a la emulación de buses, en la que principalmente se explican los objetivos a conseguir (interfaz con un bus estándar y actualización de sistemas obsoletos), las técnicas a emplear y los diferentes contextos en los que ésta se realiza. Las dos técnicas generales para realizar la emulación de buses son la inclusión de direcciones y la utilización de módulos de entrada/salida. Al estudiar los distintos contextos de la emulación de buses, se explican las posibles técnicas a utilizar y las más adecuadas en cada caso particular.Capítulo 4. Mientras que los dos capítulos anteriores son introductorios, en éste realizamos la primera aportación a nuestro estudio. Para ello trataremos de responder a la siguiente pregunta: Â¿Existe alguna metodología sistemática para diseñar módulos de entrada/salida que realicen emulación de buses? Asimismo, se desarrollan dos aplicaciones der la técnica de emulación de buses mediante módulos de entrada/salida para actualizar un robot industrial cuya unidad de control está obsoleta. En concreto, se sustituye el procesador de la misma por un ordenador personal, cuyas capacidades (fundamentalmente mayor velocidad de proceso y gran capacidad de memoria) convierten al robot anterior en un sistema abierto que se puede utilizar como plataforma de experimentación en robótica, y en la cual se pueden ensayar nuevos algoritmos de control y de generación de trayectorias. Capítulo 5. Pretendemos ampliar y mejorar la técnica de emulación de buses mediante módulos de entrada/salida. En este caso, la pregunta que oriente nuestra investigación es la siguiente: Â¿Es posible aplicar las técnicas de acceso directo a memoria para aumentar las prestaciones de los dispositivos de entrada/salida que realizan emulación de buses? En concreto, se diseñan dos puentes (ISA/MC68000 y PCI/MC68000) con el fin de mejorar las comunicaciones entre el ordenador personal (sistema sustituto) y el robot industrial mediante la realización de transferencias en modo ráfaga y la aplicación de las técnicas de acceso directo a memoria. Posteriormente, se efectúa el correspondiente análisis de prestaciones para cuantificar la mejora del rendimiento que aportan los dos puentes diseñados con respecto a los interfaces que realizan la emulación por ciclos y además, comparar el rendimiento de ambos puentes. Capítulo 6. Para que nuestro estudio resulte más completo, todavía cabe preguntarse en qué medida el funcionamiento de un interfaz emulador con acceso directo a memoria influye en el rendimiento del procesador del sistema sustituto al cual está conectado. En realidad, se trata de un estudio que puede extenderse a aquellos periféricos que están funcionando dentro de un ordenador comparten con el procesador el uso de la memoria. Dicho estudio también puede formularse a modo de pregunta, a la cual intentaremos responder en este capítulo: Â¿Cómo influyen las operaciones que realizan los dispositivos de entrada/salida en el rendimiento de los procesadores? Para realizar nuestro estudio, se desarrollan dos programas simuladores. El primero de ellos modela un procesador superescalar con diversos parámetros configurables relativos a su arquitectura (número, tipos y latencias de las unidades funcionales, reglas de emisión de instrucciones, características de las memorias cache, etc.) y el segundo simula las distintas situaciones (escenarios) en las cuales el procesador anterior ejecutará el programa de prueba. De este modo, se pretende evaluar el rendimiento de cuatro procesadores diferentes (de grado dos y cuatro de superescalaridad, con recursos infinitos y limitados) en cinco escenarios de entrada/salida (captura de vídeo, captura de vídeo con reproducción, red de alta velocidad, transmisión serie y puente PCI/MC68000). El último escenario corresponden al segundo de los puentes diseñados en el capítulo anterior, y la evaluación de la influencia que ejerce su funcionamiento en el rendimiento del procesador del sistema sustituto supone un estudio complementario al análisis de prestaciones de dicho puente.Tras el capítulo 6 se exponen las conclusiones que se han obtenido a partir del trabajo realizado y las líneas de investigación que quedan abiertas para futuros estudios que continúen la labor realizada. De este modo, con los apéndices correspondientes finaliza esta Tesis para obtener el grado de Doctor en Informática.
Una aportación al guiado de sillas de ruedas eléctricas en entornos estructurados
(2001) Vicente Díaz, Saturnino; Civit Balcells, Antón; Díaz del Río, Fernando; Universidad de Sevilla. Departamento de Arquitectura y Tecnología de Computadores
Cuando hablamos de Tecnología de Rehabilitación (o Tecnología asistencia) nos estamos refiriendo a una nueva forma de desarrollar aplicaciones tecnológicas. Lo que pretende la Tecnología de la Rehabilitación es desarrollar aplicaciones técnicas p ara ser usadas por personas con discapacidad, mayores, sus familias o los profesionales que los atienden, y que intenten compensar la discapacidad existente y mejorar su autonomía y su calidad de vida. Con esto además, se pretende conseguir una mayor integración social y una participación activa de estas personas en la vida económica y laboral.En esta Tesis intentaremos describir los principios aplicados en el desarrollo e implementación del proyecto TetraNauta, describiendo las características de los mismos.Empezaremos con una introducción a los campos de potenciales virtuales, en los cuales se basan los distintos modos de navegación en el campo de las sillas de ruedas y describiremos las características de TetraNauta, para, en el siguiente capítulo describir detalladamente su sistema de navegación. A continuación, establecemos la ley de control para TetraNauta y veremos los resultados de las simulaciones hechas. Por último, se hace una descripción pormenorizada de las arquitecturas de control basadas en buses serie más comunes en el campo de las sillas de ruedas eléctricas, evidentemente, incluyendo el bus usado en TetraNauta. Estos capítulos se completan con una serie de apéndices donde se muestran al detalle algunos aspectos más técnicos del proyecto TetraNauta.
Diseño y evaluación de sistemas de control y procesamiento de señales basados en modelos neuronales pulsantes
(2010) Jiménez Fernández, Ángel Francisco; Jiménez Moreno, Gabriel; Linares Barranco, Alejandro; Universidad de Sevilla. Departamento de Arquitectura y Tecnología de Computadores
A lo largo del presente trabajo hemos propuesto, diseñado, implementado, simulado, y analizado diversos mecanismos para implementar controles basados en los modelos de las neuronas pulsantes. Para ello, en primer lugar, hemos diseñado e implementado elementos para actuar sobre motores de DC a partir d ... e spikes. Se han implementado elementos basados en dos modulaciones distintas, la modulación PWM y la modulación PFM, siendo esta última coincidente con la usada por los modelos neuronales pulsantes más habituales (tipo AER). Además de diseñar e implementar ambos elementos, los hemos simulado junto con modelos de motores para poder así analizar las respuestas de un motor en diversos escenarios. Gracias a dichas simulaciones hemos podido analizar la interacción entre motores y los elementos implementados. Realizar diversas comparaciones y extrayendo de ellas las fortalezas y debilidades de los mecanismos propuestos. El siguiente paso ha sido la propuesta, diseño, implementación, simulación y análisis de controles en lazo cerrado basados en spikes, comenzando con el diseño de simple controladores P, aumentando su complejidad hasta diseñar controlador PID basados en spikes. Para el desarrollo de controladores P basados en pulsos hemos propuesto dos mecanismos para restar dos señales de spikes, estos elementos han sido el Inter-Spike-Interval Difference & Generate y el Hold & Fire. A partir de estos elementos hemos construido diversos escenarios de simulación combinándolos con el modulador PWM y el Spikes Expansor (PFM), para de esta manera poder analizar comparativamente las cualidades del uso de uno u otro mecanismo. A continuación se han desarrollado un integrador y un derivador, basados ambos en el Integrate & Generate, de spikes. Con estos elementos más el Hold & Fire se han obtenidos controladores PID, que posteriormente se han simulado. A partir de las simulaciones hemos podido analizar las respuestas en cada caso y compararlas entre ellas. Consiguiendo respuestas similares a los sistemas tradicionales de control PID. Una vez simulados todos los elementos necesarios para implementar controladores PID basados en spikes, hemos procedido a llevarlos a la realidad. Como primer paso hemos diseñado y construido la plataforma AER-Robot, la cual da soporte físico a los controles. A Á ngel Fco. Jiménez Fernández Página 252 continuación hemos procedido a adaptar las implementaciones de los controles para llevarlos a la realidad, estableciendo mecanismos de comunicación desde el exterior hasta los controles, e implementando un monitor basado en la representación AER para el monitorizado y posterior análisis de los controles. A continuación hemos construido un pequeño robot móvil, Eddie, como plataforma de demostración. Eddie es un robot diferencial, contiene controles más complejos que simples controles PID, permitiéndole así navegar por el mundo con controles neuro-inspirados en su interior. Para comprobar el correcto funcionamiento de Eddie hemos ampliado el monitor AER y analizado sus respuestas ante diversas señales de excitación. Finalmente, hemos realizado un análisis de los elementos diseñados para el control PID desde el punto de vista del procesamiento de señales, implementando filtros paso baja, de banda y de alta, basados en spikes y equivalentes a los filtros analógicos. Caracterizando los parámetros y ajustes necesarios de dichos filtros, para posteriormente simular y probar sus respuestas. Como aplicación práctica se ha realizado una propuesta de una nueva cóclea artificial utilizando bancos de filtros pulsantes, proponiendo y usando algoritmos genéticos para ajustar adecuadamente los diversos parámetros de los filtros, dado su complicación a nivel paramétrico. Ver más Ver menos arquitectura computadores control diseño Informática neuronales pulsantes señales sistemas tecnología.

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