El martes 9 de diciembre a las 11:00 en la Sala Multiusos, ha tenido lugar la lectura de la Tesis Doctoral de D. Enrique Piñero Fuentes, titulada “Neuromorphic Computing Architectures for Sensory Fusion applied to Robotics”. La tesis ha sido dirigida por D. Alejandro Linares Barranco y D. Antonio Ríos Navarro.
Esta tesis se aborda desde el campo de la ingeniería neuromórfica, cuyo objetivo es emular la eficiencia computacional y energética de los sistemas neuronales biológicos para superar las limitaciones de las arquitecturas de computación digitales. Se presenta una propuesta para integrar de manera efectiva arquitecturas de computación pulsantes, desde la captura de datos hasta la actuación en plataformas robóticas no homogéneas.
El trabajo se centra en el diseño y la implementación de un marco para el procesamiento de información pulsante en diferentes partes del flujo de procesado de esta, desde la captura de datos hasta la actuación. Se explora el uso de sensores neuromórficos avanzados como las retinas de silicio (DVS, DAVIS) y cócleas de silicio (NAS), que replican el comportamiento de los órganos sensoriales biológicosy emplean el protocolo Address Event Representation (AER). Además, se aborda la relevancia del Deep Learning y las Redes Neuronales Pulsantes (SNNs) para tareas complejas como el reconocimiento de patrones. Por último, se utilizan métodos de control pulsantes en un brazo robótico para controlar su posición.
Las contribuciones principales de esta tesis incluyen la grabación y publicación de un dataset multimodal de lectura de labios pulsante, LIPSFUS, que incluye la transformación a pulsante de un dataset de lectura de labios denominado LRW a su versión pulsante (LRW-FUS) así como de un dataset multimodal de trayectorias robóticas que incluye información posicional de un brazo robótico junto con información pulsante proveniente de su controladora, que implementa un control Spiking Proportional-Integrative-Derivative (SPID). También se presenta un modelo basado en convoluciones en 1D con el que se ha logrado obtener hasta un 88% de precisión en la clasificación de los datos de un subconjunto del dataset LIPSFUS, denominado LRW-FUS. Para finalizar, también se han desarrollado avances para la utilización de un brazo robótico con una controladora pulsante, la plataforma EDScorbot, con la cual se ha grabado el dataset de trayectorias robóticas anteriormente mencionado.
Los resultados demuestran la viabilidad de la integración de arquitecturas de computación pulsantes tanto en sistemas robóticos complejos como entornos de captura de información y el procesado de esta, sentando las bases para una nueva generación de sistemas inteligentes y eficientes. Este trabajo abre nuevas líneas de investigación en el desarrollo de sistemas bio-inspirados, la optimización del consumo energético y la validación en entornos robóticos reales.
¡Enhorabuena a doctorando y directores!
Fuente: Gabinete de Comunicación de la ETSII.