CINGAM

El objetivo del proyecto CINGAM propuesto es la aplicación de tecnologías de machine learning al siguiente paso evolutivo en el área de las redes de comunicaciones 5G: la inmersividad. El enfoque que plantean estas tecnologías tiene un alto componente técnico: los requisitos de resolución, ancho de banda y latencia en la señal capturada, transmitida y reproducida son muy superiores a cualquier red de comunicaciones anterior.

En la primera anualidad del proyecto se ha hecho un estudio del estado del arte de los algoritmos de machine learning existentes tanto para imagen y video tradicional como inmersivo (360 grados).

Los requisitos principales de todos los casos de uso a explorar dentro del proyecto CINMAG requieren que el video capturado sea de alta resolución (para lograr una mayor sensación de inmersión) y/o requisitos de tiempo real. Estos dos factores que engloban a las experiencias inmersivas hacen imprescindible:

1) el uso de redes 5G que permitan minimizar la latencia y garantizar el ancho debanda necesario y

2) el uso de equipos MEC con alta capacidad de procesamiento (GPU) cercanos al usuario

La aplicación de algoritmos de machine learning en aplicaciones inmersivas incluyen:

a) clasificación de escenas, personas u objetos;

b) detección de objetos u acciones de interés;

c) segmentación de objetos de interés, o

d) combinación de ellas.

Este conocimiento adicional, generado de manera totalmente automática, dotará de un valor adicional a la experiencia que podrá ser aplicado a numerosos casos de uso: educación, comunicaciones, turismo, industria, etc

CINGAM esta financiado por Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades del Gobierno Español dentro del marco del programa Torres Quevedo de 2017 (PTQ-17-09374)