Implementación de los modelos de redes neuronales convolucionales YOLO en un dispositivo AVNET ULTRA 96 V2 mediante VITIS-AI

Abstract

El presente proyecto tiene como objetivo el desarrollo de una plataforma hardware heterogénea y reconfigurable para la aplicación de inteligencia artificial en la asistencia al diagnóstico por imagen mediante microondas. Se busca diseñar un sistema con bajo consumo energético y alta velocidad de respuesta, optimizado para su implementación en entornos de apoyo clínico. Durante un período de nueve meses, se trabajó en la creación de una guía detallada que abarcara la mayor cantidad posible de etapas del desarrollo, empleando hardware reconfigurable de la distribuidora Avnet para adaptar la solución a los requerimientos específicos del proyecto. Sin embargo, debido a limitaciones en los recursos de hardware disponibles, el desarrollo se detuvo en la fase de integración de un modelo previamente entrenado con un conjunto de datos de prueba. A pesar de esta restricción, los resultados obtenidos fueron satisfactorios, evidenciando el potencial de la plataforma. Finalmente, el trabajo analiza las causas que impidieron la finalización completa del proyecto y plantea una perspectiva para su continuidad, identificando posibles mejoras y líneas de desarrollo futuras.