Este proyecto propone avanzar en el conocimiento y desarrollo tecnológico de los sistemas neuromórficos mediante el uso de emergentes nanodispositivos memristivos aplicando técnicas de Inteligencia Artificial (IA) para reconocimiento de señales de tráfico y detección de obstáculos en vehículos autónomos. Los sistemas neuromórficos de sensado y procesamiento inspirados en el cerebro humano han demostrado tener un gran potencial para diversas aplicaciones que requieren bajo consumo y alta velocidad, como por ejemplo el control de la conducción en vehículos autónomos a partir de la información visual generada por múltiples sensores. La sección de Inteligencia Artificial del ¿2023 Gartner Hype Cycle¿ destaca avances y metodología que proporcionan ventajas sustanciales y resultados potencialmente transformadores. Además, reconoce las restricciones y vulnerabilidades de sistemas imperfectos. Según la curva Gartner, la ingeniería neuromórfica es uno de los ¿hot topics¿ que se espera alcancen su meseta de productividad en los próximos 5 ó 10 años, lo que demuestra el potencial del paradigma propuesto en este proyecto.
El proyecto VINDALOO se propone realizar un importante progreso en el conocimiento en diferentes aspectos: 1) desarrollo de sensores de visión más eficientes que incorporen mecanismos de foveación dinámicos para reducir la cantidad de datos generados fuera de las zonas de interés, 2) desarrollo de procesadores neuromórficos eficientes basados en tecnología híbrida CMOS-memristores que usan estos nano-dispositivos para emular las conexiones sinápticas entre neuronas, 3) desarrollo de algoritmos de aprendizaje basado en eventos (tanto supervisados como no supervisados) para aplicaciones de detección y seguimiento de objetos. Los resultados obtenidos en estas tres perspectivas se validarán de forma experimental mediante un demostrador hardware multi-chip que permita identificar señales de tráfico y detectar obstáculos en tiempo real durante el proceso de conducción con un bajo consumo de energía. De la sinergia entre los distintos objetivos científicos y tecnológicos planteados en este proyecto, se esperan importantes avances en el conocimiento necesario para trasladar los conceptos bio-inspirados a productos finales competitivos. El Grupo de Sistemas Neuromórficos que propone este proyecto goza de un importante reconocimiento internacional en este campo, con una destacada trayectoria trabajando en proyectos tanto nacionales como europeos.
En el marco de la Estrategia de Especialización Inteligente para la Sostenibilidad de Andalucía 2021-2024, este proyecto se enmarca dentro del Entorno de Especialización E1 (Sociedad inteligente, resiliente y saludable), en concreto en el Subentorno E1.S3 (Sector de las Tecnologías de la Información, las Comunicaciones y los Contenidos Digitales TICC). En este subentorno se enmarcan desarrollos tecnológicos avanzados y nuevos paradigmas vinculados a ámbitos como la Inteligencia Artificial o la nanotecnología, que se corresponden de forma precisa con los sistemas de computación neuromórfica que se proponen desarrollar en este proyecto, al incorporar nano-dispositivos memristivos a un sistema hardware que utiliza técnicas de IA para aplicaciones de visión. Esto concuerda especialmente con el Reto de Entorno E1.S3.R4 al convertir a Andalucía en un referente en áreas como la IA, la automática y la robótica.
