{"id":21,"date":"2018-10-04T09:36:42","date_gmt":"2018-10-04T09:36:42","guid":{"rendered":"https:\/\/platino.iuma.ulpgc.es\/?page_id=21"},"modified":"2018-10-24T11:53:49","modified_gmt":"2018-10-24T11:53:49","slug":"resumen","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/platino.iuma.ulpgc.es\/?page_id=21","title":{"rendered":"Resumen"},"content":{"rendered":"

RESUMEN<\/strong><\/span><\/p>\n

\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 Los espectaculares avances que se han producido durante las \u00faltimas d\u00e9cadas en el \u00e1mbito de la tecnolog\u00eda electr\u00f3nica han posibilitado que hoy en d\u00eda se cuente con sensores que ofrecen una informaci\u00f3n mucho m\u00e1s rica y variada del medio que nos rodea. Sin embargo, este hecho tambi\u00e9n ha propiciado que dichos sensores sean cada vez m\u00e1s sofisticados y que las tasas de informaci\u00f3n que proporcionan sean cada vez m\u00e1s altas<\/strong>, lo cual tambi\u00e9n determina que el procesamiento de los datos adquiridos para extraer la informaci\u00f3n necesaria para una determinada aplicaci\u00f3n sea cada vez m\u00e1s complejo y exigente en t\u00e9rminos del esfuerzo computacional<\/strong> requerido para ello. Esta complejidad se vuelve todav\u00eda mucho mayor cuando no se trata con uno s\u00f3lo de estos sensores, sino con redes formadas por decenas de estos sensores, de diferentes tipos y ubicados en muy diferentes localizaciones, o incluso en movimiento continuo, que se encuentran permanentemente monitorizando un conjunto de par\u00e1metros de manera aut\u00f3noma, con el objetivo de tomar decisiones a partir de la informaci\u00f3n sensada de manera inteligente, r\u00e1pida, y con el menor consumo de energ\u00eda posible. Por lo tanto, aunque estas redes de sensores heterog\u00e9neos<\/strong> permiten obtener una mayor cantidad de informaci\u00f3n y por lo tanto posibilitan una mejor explotaci\u00f3n de los recursos, tambi\u00e9n generan la necesidad de realizar nuevas aportaciones en el \u00e1mbito de las tecnolog\u00edas electr\u00f3nicas y de las comunicaciones<\/strong> que permitan gestionar de forma eficiente la enorme cantidad de datos que estas nuevas redes generan y disminuir los elevados tiempos de procesamiento en dispositivos m\u00f3viles, al tiempo que minimizan el consumo de energ\u00eda y proporcionan la seguridad suficiente en las comunicaciones entre los diferentes nodos. La propuesta presentada en este proyecto se enmarca dentro de este contexto al proponer un conjunto de soluciones que permitan avanzar en el dise\u00f1o de plataformas distribuidas hardware\/software para el procesamiento inteligente de informaci\u00f3n sensorial heterog\u00e9nea<\/strong>. La viabilidad de las soluciones propuestas se demostrar\u00e1 en un escenario propio de la denominada agricultura inteligente, en el cual la introducci\u00f3n de este tipo de redes multisensoriales supone un extraordinario avance en t\u00e9rminos de producci\u00f3n econ\u00f3mica y de calidad y seguridad de los alimentos. Para abordar este desafiante reto, el proyecto PLATINO propone realizar significativos avances en cinco aspectos<\/strong> identificados como claves para la utilizaci\u00f3n y gesti\u00f3n de estas redes de sensores: (1) la adquisici\u00f3n automatizada de datos a trav\u00e9s de sensores hiperespectrales y fot\u00f3nicos de \u00faltima generaci\u00f3n<\/strong>; (2) el desarrollo de nuevos algoritmos para la extracci\u00f3n eficiente de la informaci\u00f3n capturada por estos sensores<\/strong>; (3) la creaci\u00f3n de una infraestructura de red segura para el transporte y procesamiento distribuido de datos capturados por sensores heterog\u00e9neos<\/strong>; (4) la implementaci\u00f3n de los algoritmos de procesamiento y fusi\u00f3n de los datos adquiridos en plataformas de c\u00f3mputo adaptadas a diferentes escenarios de consumo de potencia<\/strong>; y (5) el dise\u00f1o de sistemas expertos e interfaces de usuario basadas en realidad mixta para la toma de decisiones inteligentes basada la fusi\u00f3n de los datos provenientes de sensores heterog\u00e9neos.<\/strong><\/span><\/span><\/span><\/p>\n

ABSTRACT<\/strong><\/span><\/p>\n

\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 In the last few decades, the remarkable advances in the field of Electronics have enabled the development of new sensors, able to provide richer and more diverse information<\/strong> about the surrounding environment. However, this has also fostered significant increases not only in constructive complexity, but also in terms of data transmission requirements, which in turn leads to more complex and stringent computational requirements<\/strong>, i.e. processing capabilities to extract useful information from sensor data for a given application. The level of complexity can be further increased when facing scenarios in which not only one sensor, but a network of tens of sensors of different nature and placed in different locations, either fixed or in movement, is considered, especially when sensors are permanently and autonomously monitoring a specific set of parameters and using the acquired data to make smart and fast decisions incurring in minimum energy consumption. Hence, although these heterogeneous sensor networks<\/strong> provide more information and thus favor better resource utilization rates, they also create certain needs that have to be satisfied with novel contributions in the field of ICT that enable efficient data management for the large datasets generated by the aforementioned networks, reduction of excessive processing time in mobile devices, while at the same time ensuring minimum energy consumption and link security between the nodes. The core proposal of this project can be framed in the aforementioned context, since it aims at providing a set of different solutions that enable further developments in the design of distributed hardware\/software platforms<\/strong> able to smartly process heterogeneous sensor information. The feasibility of these solutions will be assessed in a Smart Farming scenario, where the use of multisensory networks is a major breakthrough in terms of economy, but also in food quality and safety. To tackle this challenge, the PLATINO project will focus on five key factors<\/strong> that have been identified as essential for the use and management of these sensor networks: (1) automatic data acquisition using cutting-edge hyperspectral and photonic sensors<\/strong>; (2) development of new algorithms to efficiently extract relevant information from captured sensor data<\/strong>; (3) development of a secure network infrastructure to support safe\/secure data transfers, and distributed data processing<\/strong>; (4) implementation of the processing algorithms and data fusion in specifically-tailored computing platforms, suited for different power consumption scenarios<\/strong>; and (5) design of expert systems and mixed-reality user interfaces to enable smart decision-making processes, based on heterogeneous sensor data fusion.<\/strong><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n

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