La Secretaría de Ciencia y Tecnología de la UNC aprobó el proyecto de investigación “Optimización de Algoritmos Paralelos de Aprendizaje Profundo aplicados a la Visión por Computadora” a ser desarrollado por investigadores del Laboratorio de Computación por el período 2016 / 2017.

Objetivos Generales del Proyecto aprobado

Determinar algoritmos de procesamiento paralelo para redes neuronales profundas de amplia aceptación y aplicación conocida, en forma eficiente acorde al tipo de computador paralelo utilizado.


Objetivos específicos:


1) Determinar capacidades y limites de los frameworks usuales y disponibles en la materia, y las ventajas y costos de una implementación propia que tenga mejor rendimiento computacional.

2) Identificar oportunidades de optimización mediante técnicas de procesamiento paralelo sobre los modelos de redes neuronales existentes, analizando las propiedades de procesamiento de las capas de las redes y los frameworks existentes.

3) Identificar oportunidades de optimización para las distintas arquitecturas de hardware de procesamiento paralelo: multicore, con placas aceleradoras, o conformadas por un cluster de nodos multicore.

4) Determinar políticas de procesamiento paralelo para las oportunidades detectadas.

5) Determinar estratégias y posibilidades de escalabilidad para el procesamiento paralelo de sistemas con mayores sets de entrenamiento o mayor complejidad computacional. (Escalabilidad de datos o de procesadores)

6) Determinar posiblidades de procesamiento paralelo para el reconocimiento de imágenes por medio de dispositivos móviles de procesamiento.