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PROYECTOS DE INVESTIGACIÓN

TÍTULO DEL PROYECTO: Métodos de control y contención de Trioza erytreae, vector del huanglongbing de los cítricos

PROJECT TITLE: Control and confinement strategies for Trioza erytreae, vector of citrus huanglongbing

Entidad Financiadora: INIA-FONDOS FEDER

El psílido africano de los cítricos Trioza erytreae (Del Guercio) (Hemiptera: Psyllidae) ha sido detectado recientemente (otoño 2014) en el noroeste de la Península Ibérica. T. erytreae junto a Diaphorina citri Kuwayama (Hemiptera: Liviidae) son consideradas a nivel mundial la principal amenaza para el cultivo de los cítricos por ser los principales transmisores de la enfermedad incurable de los cítricos “huanglongbing” (HLB). Debido a las grandes pérdidas económicas asociadas al HLB en aquellas zonas donde el vector está presente pero aún no se ha detectado la enfermedad, su contención es clave para reducir riesgos en caso de que el HLB sea detectado. A pesar de su condición como vector del HLB, la mayoría de estudios realizados sobre T. erytreae tienen más de 30 años y además, suelen estar circunscritos a las condiciones específicas que se dan en el continente africano. De hecho, se desconoce todo lo relacionado a su gestión fuera de ese ámbito geográfico. Por ello, en el presente proyecto se plantean mediante un abordaje multidisciplinar, que abarca desde investigación aplicada hasta básica, cinco objetivos cuyo último fin es la puesta a punto de un programa de contención y control de T. erytreae en todas las zonas citrícolas españolas: 1) Biología y ecología de T. erytreae en España, 2) Mejora del control químico de T. erytreae, 3) Mejora del control biológico de T. erytreae, 4) Prospección y métodos de detección de ‘Candidatus Liberibacter’ spp y 5) Tolerancia de la planta, manejo del cultivo y biotecnología aplicada al control de T. erytreae. El objetivo final de todos estos estudios es proporcionar una base científica sólida con la que desarrollar prácticas de protección de cultivos novedosas y sostenibles ante el desafío al que se enfrenta nuestra citricultura. Finalmente, se ha planteado un 6º objetivo que pretende difundir, transferir y explotar los resultados del proyecto. Este último objetivo es además clave para informar y sensibilizar al sector citrícola sobre la repercusión que puede llegar a tener este vector.

Sistema de optimización multiobjetivo para la gestión inteligente del tráfico (STREET)

Multiobjective optimization system for intelligent traffic management (STREET)

Entidad Financiadora: Dirección General de Tráfico del Ministerio del Interior

El rápido proceso de urbanización que estamos contemplando ha supuesto una mejora y una modernización de nuestras vidas pero también trae consigo importantes retos: congestión del tráfico, mayor consumo energético, contaminación acústica, polución e incluso la deshumanización de los espacios urbanos. Encontrar soluciones a estos problemas es más viable hoy en día gracias a las nuevas estrategias de gestión inteligente del tráfico que emplean las TIC; por ejemplo, se pueden mitigar los efectos de la congestión y mejorar la eficiencia energética con una adecuada planificación de transporte público en base a una correcta gestión y caracterización del entorno urbano, aumentando además la seguridad vial. En este contexto nace el Urban Computing, definido como el proceso de adquisición, integración y análisis de datos heterogéneos provenientes de distintas fuentes (personas, vehículos, edificios, etc.) y adquiridos de forma diversa (sensores, telecomunicación, históricos, etc.) con el fin de abordar los grandes retos ya mencionados a los que las ciudades deben enfrentarse. Siguiendo esta novedosa tendencia, el proyecto STREET (Multiobjective optimization system for intelligent traffic management) se enmarca dentro del Urban Computing y tiene como finalidad investigadora diseñar e implementar un sistema inteligente de gestión y caracterización de tráfico urbano basado en un modelo de optimización multiobjetivo. El sistema no sólo es capaz de gestionar y optimizar el tráfico en intersecciones y arterias de la urbe en tiempo real, sino también de caracterizar el entorno urbano. Para ello, el sistema está compuesto por una red de dispositivos denominados DAU (Data Acquisition Unit) y DAPU (Data Acquisition and Processing Unit) ubicados en señales viarias. Cada DAU/DAPU obtiene y procesa una serie de datos de diferente tipología. Así, cada DAPU aplica un modelo de optimización multiobjetivo en base a todos los datos de entrada y determina, por ejemplo, los mejores intervalos de señalización de una intersección. Nótese que dentro del modelo de optimización incluiremos las técnicas de provisión de calidad de servicio heredadas de las redes de telecomunicación y que en un proyecto anterior concecido por la DGT (SPIP2015-01780) demostramos que es posible trasladarlas al entorno vial con unas prestaciones muy notables y con un coste computacional muy bajo. Los DAU/DAPU tienen la característica adicional de que existe comunicación entre ellos formando una red, colaborando por tanto para la toma de decisiones. Según el conocimiento de este equipo de investigación, son pocas las contribuciones que abordan la gestión del tráfico a partir de Urban Computing, por lo que creemos que nuestra investigación avanzará el estado del arte y tendrá un impacto significativo en la comunidad científica

Diseño e implementación de arquitecturas adaptadas para la conversión analógico-digital y el procesamiento de imágenes a niveles bajo, medio y alto (i-Caveats)

Design and implementation of architectures enhaced for analog to digital conversion and low, medium and high level image processing (i-Caveats)

Entidad Financiadora: MINISTERIO DE ECONOMÍA,INDUSTRIA Y COMPETITIVIDAD-UNIÓN EUROPEA, FONDOS DE DESARROLLO REGIONAL

La incorporación de sistemas de visión embebida en plataformas para el transporte inteligente de personas y mercancías o en aplicaciones de vigilancia, seguridad y defensa supondría un importante salto tecnológico. Sin embargo, la implementación de la visión artificial mediante un sistema compacto, autónomo y con un bajo consumo de potencia no es un problema sencillo de resolver. El estímulo visual contiene una cantidad ingente de datos. Para procesarlos es necesario desarrollar un esfuerzo computacional considerable, lo que en término prácticos significa ser capaz de realizar varios millones operaciones por segundo. Conseguir estas prestaciones con un presupuesto energético restringido es muy complicado. En un esquema convencional, en el que tras la captura de las imágenes se procede a su digitalización y almacenamiento en memoria para después ser procesadas, nos encontraríamos con especificaciones imposibles para el sensor, para el convertidor analógico/digital, para el procesador y la memoria.
Una alternativa viable, como hemos evidenciado en trabajos anteriores, consiste en aprovechar el paralelismo inherente a las tareas de visión temprana. Para ello trasladaríamos parte del procesamiento de bajo nivel al plano focal. Una implementación distribuida de los recursos de procesamiento supondría evitar la transmisión de datos desde y hacia la memoria de imágenes. Por otro lado, si se usan bloques de circuito analógicos y de señal mixta, estos pueden ser muy eficientes. El principal problema de esta aproximación es que una implementación ad hoc carece de la flexibilidad necesaria para trasladarla a otros campos de aplicación, y además resulta difícil de manejar para los expertos en visión artificial y desarrolladores de aplicaciones que trabajan con la información en niveles de abstracción más altos. Tanto es así que se ha constituido muy recientemente un importante consorcio industrial para la creación de estándares para la aceleración hardware de la visión por computador y el procesamiento de señales sensoriales. El estándar OpenVX consiste precisamente en la definición de una capa previa al hardware para ser utilizada por los desarrolladores de aplicaciones de visión que necesiten de una optimización del consumo de potencia.
Este proyecto tiene como intención capitalizar el conocimiento previo de nuestros grupos de investigación mediante el desarrollo de una librería de componentes y arquitecturas en hardware compatibles con este esquema de implementación de sistemas de visión integrados, de propósito general y con bajo consumo de potencia. En esta librería incorporaremos bloques de procesamiento a bajo y medio nivel, nuevas capacidades sensoras como el conteo de fotones o la estimación directa e indirecta del tiempo de vuelo, y aspectos de sistema como la gestión de la energía y la interfaz con otros chips de procesamiento digital de señal. Exploraremos alternativas tecnológicas que permitan una implementación eficiente de las funciones definidas en el estándar OpenVX, de modo que resulten transparentes al desarrollador de aplicaciones y al programador de algoritmos de visión artificial.
Para demostrar la utilidad de esta metodología vamos a construir un sistema de visión en un único chip para aplicaciones de transporte y seguridad, y desarrollaremos entornos de demostración que nos permitan exponer el potencial de esta aproximación a la visión embebida.

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Sistema inteligente, distribuido y PROActivo para la optimización de la señalización vial. (PROA)

PROActive and distributed intelligent system for optimized traffic signaling) (PROA)

Entidad Financiadora: Dirección General de Tráfico (Ministerio del Interior)

El control del tráfico mediante sistemas de señalización optimizados es una de las soluciones más simples y efectivas para mitigar la congestión, aumentar el flujo tráfico, mejorar la movilidad en las intersecciones señalizadas, evitar los efectos negativos de la congestión (p.e., emisiones de CO2) y al mismo tiempo garantizar la seguridad vial. La filosofía de diseño de los sistemas de control de tráfico está viviendo una transición de sistemas basados en realimentación (causa/efecto o acción/respuesta) a sistemas que se anticipan a la causa. Esta tendencia ya se ha utilizado con éxito en redes de conmutación de paquetes para la provisión de Calidad de Servicio (QoS, Quality of Service). Siguiendo esta novedosa línea, el proyecto PROA (PROActive and distributed intelligent system for optimized traffic signaling) tiene por objetivo diseñar un sistema de control de tráfico distribuido, proactivo, autónomo e inteligente capaz de adaptar los intervalos de señalización de varias intersecciones en función de la situación del tráfico en tiempo real y anticiparse a una posible situación de congestión. La monitorización del tráfico se realizará mediante técnicas de procesamiento de imágenes basadas en substracción del fondo de la imagen (background substraction). Esta técnica se ha utilizado de forma habitual en el análisis automático de imágenes de vídeo, especialmente en aquellas aplicaciones en las que se persigue detectar objetos en movimiento en secuencias de vídeo captadas por cámaras estáticas. Para ello será necesario instalar un conjunto de cámaras en determinadas intersecciones (o aprovechar las ya existentes en muchas de ellas), de modo que, conectadas con un sistema digital sobre el que se ejecutan las técnicas de procesado de imágenes, dicho sistema sea capaz de proporcionar datos de monitorización del tráfico. La actualización óptima de los intervalos de señalización se hará mediante el uso de técnicas QoS empleadas con éxito en redes de conmutación de paquetes, extrapoladas a los sistemas de tráfico vehicular y adaptadas a las características de este tipo de redes. Según el conocimiento de los miembros de este equipo investigador, la traslación de estos algoritmos empleados en redes de telecomunicación ha sido muy poco estudiado hasta la fecha aunque con prometedores resultados. Además, en PROA, un grupo de intersecciones (formadas por una o más señales de control semáforos) se comunicarán bajo una arquitectura de sistema distribuido, donde la toma de decisiones se realizará en base a información local y a información procedente de intersecciones vecinas. Protocolos propuestos en la literatura especializada para alcanzar el consenso dentro de un sistema distribuido (en términos de redes de computadores) se pueden aplicar igualmente en este nuevo escenario, enfoque que tampoco se ha estudiado hasta la fecha. Asimismo, es objetivo de este proyecto implementar un prototipo de la solución propuesta para realizar un primer estudio experimental, acorde con escenarios urbanos que se están adaptando a SmartCities e Internet de las Cosas. El equipo investigador hará un esfuerzo para proponer una solución cuya viabilidad económica permita la implantación de dichos dispositivos a corto plazo

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Laboratorio de Radio comunicaciones Aplicado a la Trazabilidad (LABRAT)

Traceability Laboratory LABRAT (LABRAT)

Entidad Financiadora: Ministerio de Ciencia e Innovación y Fondos Europeos de Desarrollo Regional

Web del Proyecto: http://www.cartainnova.es/index.php?option=com_content&view=article&id=13010:traceability-laboratory

Dentro de los proyectos Innplanta 2011 financiados por el Ministerio de Ciencia y Tecnología y fondos FEDER Europeos, se está desarrollando y equipando un laboratorio de sistemas de comunicaciones inalámbricas aplicados a la trazabilidad (laboratorio LABRAT).

El laboratorio realiza actuaciones en tres líneas diferentes relacionadas con las tecnologías de la información y las comunicaciones:

1.- Sistemas de comunicaciones inalámbricas.
2.- Sistemas RFID de identificación por radiofrecuencia.
3.- Sistemas de redes de sensores.

El objetivo principal es la integración de todas esas tecnologías de la información y las comunicaciones, para mejorar y desarrollar sistemas de trazabilidad, que puedan ser aplicados a sectores productivos muy diversos, como la alimentación, la agricultura, la gestión de hospitales, en sectores de la salud, etc.

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