Dezvoltarea si implementarea arhitecturilor de inteligentă computatională pentru rejecția auto-interferenței în comunicații radio bidirecționale (T4)

Provocări în cercetare / Noutate / Inovare
• Anularea diafoniei în domeniul analogic folosind componente de raft și implementarea FPGA a algoritmului de control
• Implementarea FPGA algoritmilor de anulare a diafoniei a unui domeniu digital
• Arhitecturi/acceleratoare hardware pentru implementarea algoritmilor de inteligență computațională
• Integrare de sistem și caracterizarea receptorului bidirecțional

Rezultate cercetare:
• 1 prototip pentru realizarea comunicației bidirecționale în bandă bazat pe o platforma SDR asamblat din componente discrete și placi de dezvoltare FPGA/transreceptor (precum AD9361), respectiv caracterizarea prototipului

Inovare:
• Realizarea comunicației bidirecționale în bandă
• Aplicarea algoritmilor de rejecție a ecoului și separării oarbe ale semnalelor pentru a atenua diafonia din canalul de comunicații
• Arhitecturi de prelucrare ale semnalelor si realizarea rețelelor neuronale țintind implementarea pe FPGA sau chiar ASIC

Implementarea pe FPGA a unei soluții de monitorizare cardiacă integrand IA și inferență ML locală

Obiectiv: Implementarea pe FPGA a unei soluții de monitorizare cardiacă ce integrează inteligență artificială și inferență ML locală. Se au în vedere soluții în timp real, cu latență redusă și eficiente energetic pentru monitorizarea datelor fiziologice și identificarea de tipare patologice în ECG, care se pretează la aplicații de tip edge-AI și dispozitive purtabile.

Provocări în cercetare / Noutate / Inovare
• Preprocesarea semnalului ECG și extragerea trăsăturilor relevante
• Dezvoltarea și validarea de modele AI/ML pentru monitorizare și evaluare cardiacă
• Optimizarea modelelor AI/ML pentru implementare FPGA
• Implementarea pe FPGA și integrare pentru interoperabilitate
• Testare și validare în condiții controlate 

Rezultate cercetare:
• Prototip hardware validat în laborator 

Inovare:
• Integrarea modelelor AI complexe în arhitecturi embedded optimizate

Implementarea de sisteme multi-modale de recunoaștere biometrică, bazate pe semnale electrofiziologice pe FPGA

Obiective: implementarea de sisteme multi-modale de recunoaștere biometrică, bazate pe semnale electrofiziologice: ECG, PPG, PCG,  folosind tehnici de inteligență artificială implementate pe FPGA

Provocări în cercetare / Noutate / Inovare
• Procesarea semnalelor biomedicale și extragerea de trăsături relevante
• Proiectarea algoritmilor AI de recunoaștere biometrică
• Optimizarea AI în vederea implementării HW 
• Implementarea pe FPGA și integrarea sistemului 
• Testare și validare în condiții controlate 

Rezultate cercetare:
• Arhitectură integrată funcțională 

Inovare:
• Implementare completă AI pe FPGA pentru recunoaștere biometrică din semnale biofiziologice