Motor de aprendizaje automático distribuido para optimizar la corrección de errores refractivos
| Funding Agency | Comunidad de Madrid |
| Principal Investigator/s | Eduardo Lage |
| Information | Type of Grant: Competitive funding , Spain
Grant code: IND2019/TIC-17116 Awardee Organization: UAM / Plenoptika Europe SLU Project Start Date: 1-Jan-2020 Project End Date: 31-December-2022 Total Funding: 148,000 Euros MEDIC Personnel included in the grant / Role: Dr. Eduardo Lage / IP MsC Carlos Hernandez / PhD candidate
Abstract Text: A nivel global, existe una necesidad crítica de herramientas tecnológicas que aumenten la accesibilidad al cuidado de la visión para abordar la causa más común de discapacidad visual: los errores de refracción no corregidos. Debido a la escasez mundial de profesionales del cuidado de la visión, a menudo es difícil, particularmente en entornos de bajos recursos, obtener prescripciones de gafas precisas que corrijan efectivamente los errores de refracción y restauran la visión. Esta propuesta describe el desarrollo de un nuevo dispositivo con el potencial para abordar este problema masivo simplificando y acelerando significativamente el proceso para la prescripción de gafas. …. El trabajo propuesto tiene como objetivo desarrollar una nueva tecnología que extienda significativamente las capacidades de cualquier dispositivo existente. La tecnología propuesta en este proyecto tiene gran potencial para aumentar el acceso de la población al cuidado de la visión e incluso revolucionar la forma en que se realiza la refracción. |
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