CIMAgroup: Grupo de investigacion de análisis de imagen mediante combinatoria

Pretendemos aportar avances en el campo de la topología computacional desde un punto de vista teórico, así como adelantos en sus aplicaciones. En dichas aplicaciones se incluyen, entre otras, las relacionadas con el marco de la visión por ordenador y el estudio de redes neuronales: relacionando ambas áreas bajo un mismo contexto topológico. La topología es la rama de las matemáticas dedicada al estudio de las propiedades que permanecen invariantes debido a las deformaciones continuas de los objetos. Las redes neuronales artificiales son un modelo computacional que simula la forma en que nuestro cerebro toma decisiones a través de la información (los datos) recibidos. Una red neuronal puede modelarse como una función continua, de ahí la conexión con la rama de la topología. Nuestros objetivos científicos concretos son:

1. Clasificar y reconocer propiedades de conjuntos de datos muy diversos, como por ejemplo, caracterizar configuraciones celulares en tejidos epiteliales, reconocer patrones en la forma de andar, reconocer emociones en un rostro a la hora de hablar, proporcionar métricas para distinguir estilos literarios, etc.
2. Desarrollar nuevas herramientas de topologia computacional que sirvan para extraer nuevas propiedades de conjuntos de datos.
3. Proporcionar una arquitectura de red neuronal artificial robusta que este basada en la topología. Asimismo, se pretende que esta red sea interpretable y por tanto se puedan explicar las decisiones que toma.

Actualmente participamos en los siguientes proyectos:

1. Topología Computacional para el ahorro de energía y la optimización de métodos de aprendizaje profundo para alcanzar soluciones verdes de Inteligencia Artificial (TED2021-129438B-I00)
2. REliable & eXplAinable Swarm Intelligence for People with Reduced mObility (REXASI-PRO) (GRANT AGREEMENT NO.101070028)