Sistemas bioinspirados: Modelado y simulación

Los sistemas bioinspirados son aquellos que están basados en el comportamiento y la forma de actuar de ciertos sistemas biológicos. La resolución de problemas a partir de la observación de animales o sistemas que llevan siglos evolucionando, puede ser un modo óptimo de resolverlos. Estos sistemas supusieron una revolución dentro de la computación debido a que son capaces de minimizar el tiempo de computación. Algunos de estos modelos de computación son los Algoritmos Genéticos, las Redes Neuronales o los Autómatas Celulares. También entran dentro de esta línea alternativas de computación emergentes y prometedoras como la Computación Cuántica.
Especial importancia reviste la implementación y simulación de estos modelos de computación alternativos sobre arquitecturas paralelas, especialmente FPGAs y procesadores gráficos (GPUs), así como el desarrollo de compiladores y entornos de desarrollo para facilitar el trabajo con los nuevos paradigmas y su implementación en aplicaciones reales.
Nuestro grupo aplica este tipo de sistemas a la resolución de problemas en el campo de la imagen médica.

Aplicaciones

  • Desarrollo de Algoritmos Genéticos Desarrollo de Redes Neuronales Desarrollo de Autómatas Celulares Estrategias de Computación Cuántica Desarrollo de Compiladores y Entornos para el trabajo con estructuras de computación no convencionales

Ventajas técnicas

  • El uso de modelos de computación alternativos puede suponer un aumento sustancial en las prestaciones de cualquier diseño, de cara a la optimización de recursos o al incremento en tiempo de cómputo.

Beneficios que aporta

  • Hemos desarrollado algoritmos basados en Redes Neuronales, Algoritmos Genéticos y Autómatas Celulares que han supuesto incrementos cruciales en las prestaciones de equipos comerciales.

Experiencia relevante

  • Introducción de algoritmos en sistemas de Tomografía por Emisión de Positrones (PET). Colaboración con grupos, tales como el Center for Quantum Information Science and Technology (CQIST) de la University of Southern California (USC).