Avances en el diseño y adaptación de algoritmos de aprendizaje profundo para su aplicación a problemas en las areas de biomedicina y contaminación atmosférica
Avances en el diseño y adaptación de algoritmos de aprendizaje profundo para su aplicación a problemas en las areas de biomedicina y contaminación atmosférica. MICIIN. TIN2017-88728-C2-1-R. IPs: J.M. Jerez – L. Franco.
Desarrollo de algoritmos de aprendizaje profundo para biomedicina y contaminación atmosférica
Proyecto de investigación enfocado en el diseño y adaptación de algoritmos de aprendizaje profundo para su aplicación a problemas específicos en las áreas de biomedicina y contaminación atmosférica.
Aplicación de algoritmos de aprendizaje profundo a problemas complejos en biomedicina y contaminación atmosférica
Diseño y adaptación de algoritmos especializados de deep learning
Algoritmos de deep learning adaptados para biomedicina
Modelos especializados para análisis de contaminación atmosférica
Publicaciones científicas en el área
Transferencia de conocimiento al sector
Fase 1: Análisis de Requisitos
Análisis de problemas en biomedicina y contaminación atmosférica
Junio 2018
Fase 2: Desarrollo de Algoritmos
Diseño y adaptación de algoritmos de deep learning
Diciembre 2019
Fase 3: Validación y Pruebas
Validación de algoritmos en casos reales
Junio 2021
Fase 4: Finalización del Proyecto
Documentación final y transferencia de resultados
Diciembre 2021
Proyecto financiado por el Ministerio de Ciencia, Innovación e Universidades.
Universidad de Málaga
MICIIN
Dr. José Manuel Jerez Aragonés
Investigador Principal
Inteligencia Computacional en Biomedicina
Dr. Leonardo Franco
Investigador Principal
Redes Neuronales