< Terug naar vorige pagina

Project

KUNSTMATIGE INTELLIGENTIE VOOR SEGMENTATIE VAN TIJDSERIE

AI-systemen hebben vaak te maken met een overweldigende hoeveelheid invoergegevens. Tijdreeksen bevatten vaak lange reeksen die vergelijkbaar gedrag vertonen en die als geheel kunnen worden verwerkt, in plaats van ze in een groot aantal tijdvakken van vaste grootte te verdelen. In deze taak zullen we dergelijke segmentatieprocessen zoveel mogelijk automatiseren, met een focus op het automatisch splitsen van (multimodale) tijdreeksen in segmenten van variabele grootte, waarbinnen de statistieken homogeen zijn over elk segment. Een dergelijke segmentatie stelt ons in staat om elk segment te modelleren of te verwerken met een ander (meer op maat gemaakt) model, of om elk segment te behandelen als een object van een hoger niveau, dat kan worden beschreven of ingebed als een enkele kenmerkvector in verdere verwerkingsstappen. Het belangrijkste doel is om een segmentatiepijplijn voor algemene doeleinden te ontwerpen en deze toe te passen in verschillende use-cases, bijvoorbeeld bij de analyse van elektro-encefalografische (EEG) -gegevens voor epilepsie.

Datum:26 aug 2020 →  Heden
Trefwoorden:Artificial Intelligence, time series, segmentation
Disciplines:Signaalverwerking
Project type:PhD project