Skip to main content
Ir a la página de inicio de la Comisión Europea (se abrirá en una nueva ventana)
español español
CORDIS - Resultados de investigaciones de la UE
CORDIS

Deep-Learning for Multimodal Sensor Fusion

Descripción del proyecto

El aprendizaje profundo se sumerge en aguas profundas

La importancia de los robots en numerosas tareas y aplicaciones aumenta rápidamente. Los robots suelen ser más rápidos o más precisos que las personas, pueden asimilar muchos más datos o convertirse en sustitutos capaces de desplazarse a lugares peligrosos para sus equivalentes humanos. El hecho de dotarlos con la capacidad de aprendizaje profundo los ha acercado todavía más a los humanos desde el punto de vista arquitectónico y funcional, alcanzando así un nivel sin precedentes de precisión del reconocimiento. El proyecto DeeperSense, financiado con fondos europeos, mejorará la capacidad de detección ambiental de los robots del mañana con inteligencia artificial y aprendizaje profundo para combinar información visual y no visual tal y como lo hacen las personas. La primera aplicación se centrará en el entorno desconocido y complejo de los robots autónomos submarinos.

Objetivo

The main objective of DeeperSense is to significantly improve the capabilities for environment perception of service robots to improve their performance and reliability, achieve new functionality, and open up new applications for robotics. DeeperSense adopts a novel approach of using Artificial Intelligence and data-driven Machine Learning / DeepLearning to combine the capabilities of non-visual and visual sensors with the objective to improve their joint capability of environment perception beyond the capabilities of the individual sensors. As one of the most challenging application areas for robot operation and environment perception, DeeperSense chooses underwater robotics as a domain to demonstrate and verify this approach. The project implements DeepLearning solutions for three use cases that were selected for their societal relevance and are driven by concrete end-user and market needs. During the project, comprehensive training data are generated. The algorithms are trained on these data and verified both in the lab and in extensive field trials. The trained algorithms are optimized to run on the on-board hardware of underwater vehicles, thus enabling real-time execution in support of the autonomous robot behaviour. Both the algorithms and the data will be made publicly available through online repositories embedded in European research infrastructures. The DeeperSense consortium consists of renowned experts in robotics and marine robotics, artificial

Ámbito científico (EuroSciVoc)

CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Véas: El vocabulario científico europeo..

Para utilizar esta función, debe iniciar sesión o registrarse

Palabras clave

Palabras clave del proyecto indicadas por el coordinador del proyecto. No confundir con la taxonomía EuroSciVoc (Ámbito científico).

Programa(s)

Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.

Tema(s)

Las convocatorias de propuestas se dividen en temas. Un tema define una materia o área específica para la que los solicitantes pueden presentar propuestas. La descripción de un tema comprende su alcance específico y la repercusión prevista del proyecto financiado.

Régimen de financiación

Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.

RIA - Research and Innovation action

Ver todos los proyectos financiados en el marco de este régimen de financiación

Convocatoria de propuestas

Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.

(se abrirá en una nueva ventana) H2020-ICT-2018-20

Ver todos los proyectos financiados en el marco de esta convocatoria

Coordinador

DEUTSCHES FORSCHUNGSZENTRUM FUR KUNSTLICHE INTELLIGENZ GMBH
Aportación neta de la UEn

Aportación financiera neta de la UE. Es la suma de dinero que recibe el participante, deducida la aportación de la UE a su tercero vinculado. Considera la distribución de la aportación financiera de la UE entre los beneficiarios directos del proyecto y otros tipos de participantes, como los terceros participantes.

€ 862 500,00
Dirección
TRIPPSTADTER STRASSE 122
67663 Kaiserslautern
Alemania

Ver en el mapa

Región
Rheinland-Pfalz Rheinhessen-Pfalz Kaiserslautern, Kreisfreie Stadt
Tipo de actividad
Research Organisations
Enlaces
Coste total

Los costes totales en que ha incurrido esta organización para participar en el proyecto, incluidos los costes directos e indirectos. Este importe es un subconjunto del presupuesto total del proyecto.

€ 862 500,00

Participantes (7)

Mi folleto 0 0