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Unidades de investigación » Diseño de circuitos integrados digitales y mixtos » Sistemas microelectrónicos para inteligencia computacional

Sistemas microelectrónicos para inteligencia computacional

Contacto:

Santiago Sánchez Solano

santiagoimse-cnmcsices

Palabras clave: sistemas inteligentes, soft-computing, circuitos neuro-fuzzy, herramientas CAD, diseño basado en modelos, control fuzzy, procesamiento de imágenes fuzzy, redes de sensores inteligentes

Descripción
Esta línea de investigación se centra en el desarrollo de nuevas metodologías de diseño y elementos de circuito para aplicaciones de Inteligencia Computacional. Dicho término engloba a un conjunto de técnicas inspiradas en procesos naturales que permiten abordar problemas complejos de una manera más eficiente que mediante las aproximaciones tradicionales. En concreto, nuestro interés se focaliza principalmente hacia la implementación hardware eficiente de sistemas neuro-fuzzy y su uso en aplicaciones que aprovechan su capacidad para describir sistemas complejos en términos lingüísticos, así como para manejar la información imprecisa, vaga o incompleta que aparece en muchos problemas del mundo real.
En los últimos años, las actividades relacionadas con esta línea de investigación han estado dirigidas a cubrir tres grandes objetivos:
  1. El desarrollo de arquitecturas eficientes para la implementación de sistemas de inferencia complejos sobre ASICs y FPGAs, así como la propuesta de una metodología de diseño basada en modelos que acelera las etapas de verificación funcional y síntesis de módulos fuzzy y facilita su incorporación en sistemas empotrados.
  2. La puesta a punto de un entorno de desarrollo de sistemas difusos (Xfuzzy) que facilita las tareas de diseño, verificación y síntesis, tanto software como hardware, de sistemas basados en lógica fuzzy.
  3. La aplicación de las técnicas y circuitos anteriores a numerosos problemas de robótica, control industrial, tecnología de alimentos, sistemas de comunicaciones, procesamiento de imágenes y redes de sensores inteligentes para aplicaciones relacionadas con las áreas de seguridad y control medioambiental.
Implementación VLSI de un sistema de inferencia fuzzy de 3 entradas y una salida mediante una arquitectura basada en reglas activas
Componentes del entorno Xfuzzy, que integra herramientas para facilitar las distintas etapas de diseño de sistemas basados en lógica fuzzy
Resultados destacados
I. Baturone, A. Barriga, S. Sánchez-Solano, C.J. Jiménez-Fernández and D.R. López, Microelectronic Design of Fuzzy Logic-Based Systems, CRC Press. Mar 2000  » web
S. Sánchez-Solano, A. J. Cabrera, I. Baturone, F.J. Moreno-Velo and M. Brox, "FPGA Implementation of Embedded Fuzzy Controllers for Robotic Applications", IEEE Trans. on Industrial Electronics, vol. 54, no. 4, pp. 1937-1945, Aug 2007  » doi
P. Brox, I. Baturone and S. Sánchez-Solano, "Fuzzy Logic-Based Algorithms for Video De-Interlacing", Series: Studies in Fuzziness and Soft Computing, vol. 246, Springer, 2010  » doi
F. Montesino Pouzols, D.R. Lopez and A. Barriga, "Mining and Control of Network Traffic by Computational Intelligence", Series: Studies in Computational Intelligence, vol. 342, Springer, 2011  » doi
S. Sánchez-Solano, E. del Toro, M. Brox, P. Brox and I. Baturone, "Model-Based Design Methodology for Rapid Development of Fuzzy Controllers on FPGAs", IEEE Trans. on Industrial Informatics, vol. 9, no. 3, pp. 1361-1370, Aug 2013  » doi
Proyectos y contratos de investigación relacionados con la línea
Microelectronic design of intelligent systems for sensory information processing (TIC2001-1726-C02-01); IP: Santiago Sánchez Solano; Financia: Gobierno de España; 2001-2004
FVISION: Microelectronic implementation of fuzzy circuits for intelligent vision microsystems (TEC2005-04359/MIC); IP: Ángel Barriga Barros; Financia: Ministerio de Ciencia y Educación; 2006-2008
SEIs: Diseño hardware para sistemas empotrados en entornos inteligentes (TEC2011-24319); IP: Santiago Sánchez Solano; Financia: Ministerio de Ciencia e Innovación; 2012-2014