Detalles del proyecto
Descripción
La presente propuesta de proyecto de investigación se centra en el desarrollo automático de hardware que permita la ejecución de aplicaciones de aprendizaje automático, más puntualmente redes neuronales profundas (Deep Neural Networks, DNN), para su ejecución en FPGAs de bajos recursos. Las FPGAs, que son circuitos configurables, son esenciales para habilitar el procesamiento de datos en tiempo real en aplicaciones como IoT y sistemas autónomos en el borde, o mejor conocido como el edge.
Objetivo General
Diseñar bloques de hardware parametrizables para arquitecturas de DNNs en FPGAs.
Lineas de Investigación
La presente propuesta de proyecto de investigación se centra en el desarrollo automático de hardware que permita la ejecución de aplicaciones de aprendizaje automático, más puntualmente redes neuronales profundas (Deep Neural Networks, DNN), para su ejecución en FPGAs de bajos recursos. Las FPGAs, que son circuitos configurables, son esenciales para habilitar el procesamiento de datos en tiempo real en aplicaciones como IoT y sistemas autónomos en el borde, o mejor conocido como el edge.
| Título corto | FPGA |
|---|---|
| Sigla | FPGA |
| Estado | Finalizado |
| Fecha de inicio/Fecha fin | 2/01/25 → 31/12/25 |
Palabras clave
- FPGA
Huella digital
Explore los temas de investigación que se abordan en este proyecto. Estas etiquetas se generan con base en las adjudicaciones/concesiones subyacentes. Juntos, forma una huella digital única.