Red DIH4AI · Deep Learning + FPGA Finalizado · 2023

RAY-DEEP: deep learning para la detección de rayos cósmicos en tiempo real

Un sistema autónomo que combina redes neuronales convolucionales sobre FPGA para detectar partículas ionizantes —muones, electrones y fotones— mediante procesamiento de imagen en menos de 50 milisegundos.

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<50 mstiempo de análisis

3socios del consorcio

3áreas de impacto

115.687 €presupuesto total

Cómo funciona

Objetivos del proyecto

De la captura de la partícula a la alerta en tiempo real, todo procesado en el borde con FPGA.

Detección de partículas ionizantes

Identifica muones, electrones y fotones procedentes de rayos cósmicos mediante procesamiento de imagen.

Redes neuronales sobre FPGA

CNN implementadas en dispositivos FPGA para lograr un análisis de altísima velocidad, en menos de 50 ms.

Alertas en tiempo real

Genera avisos ante incrementos de actividad de rayos cósmicos de forma autónoma.

Optimización de rutas

Permite evitar zonas de alta actividad, protegiendo sistemas y tripulaciones expuestas a radiación.

Triple impacto

Por qué importa

Científico

Bases de datos más sólidas

Refuerza las bases de datos existentes sobre actividad de rayos cósmicos.

Industrial

Sistemas autónomos protegidos

Da soporte a sistemas autónomos y a tripulaciones expuestas a radiación.

Social

Tomografía de muones

Habilita aplicaciones de muografía con impacto en la sociedad.

Tecnología y aplicaciones

Sobre qué se construye

Tecnologías clave

Deep Learning (CNN) FPGA Procesamiento de imagen Monitorización autónoma Detección de radiación

Aplicaciones potenciales

Control de fallos de conectividad en vehículos autónomos.

Evaluación del impacto de la sensibilidad en computadores cuánticos.

Consorcio

Quién participa

Una startup tecnológica española, un DIH regional y el EDIH de referencia en Irlanda.

Líder del proyecto

ADA-AI Solutions

Segovia · España

Socio · DIH regional

DIHBU · Industry 4.0

Burgos · España

Socio · Mentoría técnica

CeADAR

Irlanda

Entidad de apoyo: ITCL Centro Tecnológico, centro de conocimiento que respalda a ADA-AI.

Financiado por la red DIH4AI · Programa de la Unión Europea

Grant Agreement n.º 101017057. Las opiniones expresadas son exclusivamente las de los autores y no reflejan necesariamente las de la Unión Europea ni del organismo financiador.

115.687 €Presupuesto total

93.937 €Financiación total

25.250 €Ayuda a DIHBU

May–Nov 2023Duración (6 meses)

Contacto

Equipo RAY-DEEP en DIHBU

Belén Lanuza

Directora Gerente

gerencia@dihbu40.com

Lidia Gómez

Project Manager

proyectos@dihbu40.es

RAY-DEEP 2023