Universidad de Castilla-La Mancha
 
Escuela Superior de Ingeniería Informática
     
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  cambiar a curso:   2017-18   2019-20



Grado en Ingeniería Informática


TRABAJOS FIN DE GRADO
curso: 2018-19

Aceleradores hardware para el entrenamiento de redes neuronales aplicadas a la gestión de tráfico aéreo


Tecnologías Específicas

Ingeniería de Computadores
 


Descripcion y Objetivos

Este TFG se enmarca dentro de una línea de trabajo que pretende emplear redes neuronales para gestionar de forma eficiente procedimientos de aproximación de tráfico aéreo en las inmediaciones de un aeropuerto. En concreto, la red neuronal deberá ser capaz de proporcionar a las aeronaves las rutas a seguir tanto en una aproximación normal como en aquellos escenarios en los que se pretenda incrementar la capacidad del aeropuerto o en aquellos en los que se persiga optimizar la maniobra de aproximación frustrada. El entorno de trabajo de esta línea está constituido por una herramienta de simulación de espacio aéreo y la red neuronal en sí misma.

Este TFG tiene como primer objetivo obtener un banco de datos sobre maniobras de aproximación a partir de la información proporcionada por la herramienta de simulación, que será utilizado para el entrenamiento de la red neuronal. Por otro lado, el TFG persigue acelerar el proceso de entrenamiento de la red neuronal mediante algún acelerador hardware (tipo GPU o TPU).

 


Metodología y Competencias

Para cumplir los objetivos indicados se llevarán a cabo las siguientes tareas:

  1. Evaluación y elección de diversas herramientas de simulación de tráfico aéreo.
  2. Acceso a bases de datos sobre maniobras de aproximación dentro del Espacio Aéreo Europeo.
  3. Definición e implementación de una interfaz de salida del simulador que publique el estado de las aeronaves en tiempo real.
  4. Definición e implementación de una interfaz de entrada para el simulador que permita controlar el rumbo de las aeronaves en tiempo real (a partir de la información proporcionada por la red reuronal).
  5. Elección de la plataforma hardware (GPU o TPU) para la implementación de la red neuronal.
  6. Implementación de la red neuronal sobre la(s) plataforma(s).
  7. Pruebas de interacción entre el simulador y la red neuronal.

Las competencias implicadas de la intensificación Ingeniería de Computadores son las siguientes:

[IC2] Capacidad de desarrollar procesadores específicos y sistemas empotrados, así como desarrollar y optimizar el software de dichos sistemas.
[IC3] Capacidad de analizar y evaluar arquitecturas de computadores, incluyendo plataformas paralelas y distribuidas, así como desarrollar y optimizar software para las mismas.
[IC5] Capacidad de analizar, evaluar y seleccionar las plataformas hardware y software más adecuadas para el soporte de aplicaciones empotradas y de tiempo real.
[IC7] Capacidad para analizar, evaluar, seleccionar y configurar plataformas hardware para el desarrollo y ejecución de aplicaciones y servicios informáticos.

 


Medios a utilizar

Equipos y software disponibles en las instalaciones de la ESII y el I3A.

 

 


Bibliografía

BlueSky Open Air Traffic Simulator (TU Delft). http://homepage.tudelft.nl/7p97s/BlueSky/, https://github.com/ProfHoekstra/bluesky/

Simulador FACET (NASA). https://www.aviationsystemsdivision.arc.nasa.gov/research/modeling/facet.shtml

Base of Aircraft Data (BADA) Factsheet. https://www.eurocontrol.int/publications/base-aircraft-data-bada-factsheet

Manuales de los aceleradores hardware (GPU / TPU) a emplear.

 


Tutores


CASADO GONZÁLEZ, RAFAEL
BERMÚDEZ MARÍN, AURELIO
 

Alumno


OLIVAS AUÑÓN, PABLO

 

 

Sindicación  Sindicación  Sindicación  Sindicación

Curso: 2018-19
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