El proyecto europeo SEA2Learn está trabajando para crear un marco de aprendizaje automatizado y autoadaptativo para sensores inteligentes. Para ello, se desarrollarán mecanismos energéticamente eficientes y en tiempo real para adaptar las capacidades de inferencia de los sensores inteligentes con recursos limitados en función del estímulo del entorno circundante, con el fin de extraer altos niveles de datos.
Los nuevos componentes electrónicos emergentes, como los procesadores de aplicaciones de múltiples núcleos de alta eficiencia energética con un consumo de energía de unas pocas decenas de MW, han permitido capacidades de inferencia en el dispositivo de alta precisión, es decir, inferencia de aprendizaje profundo, para extraer información de alto nivel de los datos de los sensores.
Sin embargo, esta mejora tecnológica no es suficiente para garantizar soluciones robustas adecuadas para aplicaciones industriales y de consumo. El problema principal proviene de la amplia variedad de condiciones de prueba del mundo real y, en consecuencia, la falta en el momento del diseño de datos de sensores representativos (etiquetados), necesarios para entrenar redes de inferencia de aprendizaje profundo.
Adaptación a los entornos reales
Según la información publicada en el Servicio de Información Comunitario sobre Investigación y Desarrollo (Cordis, por sus siglas en inglés) de la Comisión Europea, el proyecto SEA2Learn abordará esta limitación mediante una estrategia que tiene como objetivo colocar en el mismo bucle de entrenamiento múltiples nodos de sensores inteligentes que interactúan con un agente de aprendizaje.
Para ello, se aprovechará una nueva clase de métodos livianos que pertenecen al dominio del aprendizaje continuo (CL) que opera con datos de múltiples sensores sin etiquetar. Gracias al marco SEA2Learn previsto, la inteligencia incorporada podrá adaptarse con el tiempo en función de los datos del mundo real, lo que hace que el proceso de diseño sea más sólido y entre 10 y 100 veces más rápido que en la actualidad.
Liderado por la Universidad Katholieke de Leuven (Bélgica) y en colaboración con la empresa Greenwaves Technologies, el proyecto SEA2Learn comenzó en septiembre de 2022 y se prevé que finalice en agosto de 2024. Además, cuenta con una financiación del programa de investigación Horizon Europe de la Comisión Europea de 175.920 euros.