ADOPTANDO LA INCERTIDUMBRE EN MODELOS NEURONALES PROFUNDOS

2025

AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACION

INV. COMPETITIVA PROYECTOS

Sánchez Peiró Joan Andreu

EUDEEP es un proyecto coordinado de tres años que investiga cómo incorporar y gestionar la incertidumbre en redes neuronales profundas aplicadas a grandes colecciones de datos. Reúne expertos en aprendizaje automático, PLN, archivística y reconocimiento de texto para desarrollar modelos más robustos y conscientes de la incertidumbre tanto en los datos de entrenamiento como en las salidas del sistema. Sus avances se aplicarán en reconocimiento de texto manuscrito histórico, partituras, expresiones matemáticas, traducción automática y NER. El proyecto también explorará técnicas adaptativas de interacción y búsqueda para ayudar a los usuarios a localizar información en colecciones masivas. Todo se validará con fondos del Archivo General de Simancas, el Archivo Histórico Nacional y otras colecciones públicas.