Ikusmen artifizialeko aplikazioetarako adimen artifizialeko modeloen entrenamendurako eta inferentziarako laborategia

SMART LAB proiektuak pertzepzio sistema aurreratuen entrenamenduari eta inferentziari eskainitako laborategi bat inplementatu du, ingurunea harrapatzeko eta interpretatzeko diseinatutako algoritmo eta sentsore berrien ikerketan eta garapenean zentratuta. Sistema horiek “Pertzepzio Adimenduneko Sistemak” izena dute, eta giza pertzepzioaren alderdiak agertoki konplexuetan errepikatzea dute helburu. Laborategiak sistema horiek diseinatzeko, probatzeko eta optimizatzeko behar diren azpiegitura eta tresnak ematen ditu, ingurune erreal eta simulatuetan esperimentuak lagunduz. Proiektuaren muina objektuak detektatzeko, eszena dinamikoak interpretatzeko eta ingurunearen barruko interakzioak ulertzeko gai diren Deep Learning teknikak garatzea da. Horrek esan nahi du dimentsio handiko sentsoreen datuak prozesatzeko gai diren ereduak sortu behar direla, ikusizko sarrerak, lidarra eta radarra barne, eta ingurunearen egoerari buruzko iragarpen zehatzak egin behar direla. Algoritmo horiek sentsore aurreratuekin integratzean, SMART LABek etengabeko fluxua ahalbidetzen du, datuak eskuratzetik informazio erabilgarria lortzeraino. Laborategiak ereduen ebaluazioa eta konparazioa ere errazten du, sendotasuna eta fidagarritasuna hainbat baldintzatan bermatzeko. Ikertzaileek algoritmoak diseinatu, sentsore konfigurazio berriak probatu eta errendimendua hobetzeko inferentzia metodoak findu ditzakete. Proiektuak eskalagarritasuna eta modularitatea azpimarratzen ditu, eredu eta sentsore berriak eraginkortasunez txertatzeko aukera emanez. Gainera, laborategiak pertzepzio, ikaskuntza automatiko eta robotikoko taldeen arteko lankidetza plataforma gisa jarduten du. Garapen algoritmikoa eta sentsoreen hedapen praktikoa batzean, SMART LABek berrikuntza bizkortzen du sistema autonomoetan eta pertzepzio adimendunean. Azken helburua da eszena konplexuak interpretatzeko gai diren sistemak sortzea, gizaki batek egingo lukeen bezala, segurtasuna, egoeraren kontzientzia eta mundu errealeko aplikazioetan erabakiak hartzea hobetuz.