En marzo ha concluido el proyecto DEEPBASK: “Creación de nuevos algoritmos de aprendizaje profundo aplicado a la industria”. Este proyecto está financiado por Gobierno Vasco dentro del programa de ayudas ELKARTEK 2024 ha estado liderado por UPV/EHU-ISA
DEEPBASK ha tenido
como objetivo establecer un marco sólido para el desarrollo de soluciones basadas
en aprendizaje profundo orientadas a aplicaciones industriales, con el
propósito de posicionar a Euskadi como un referente en el uso del Deep Learning
en el ámbito productivo. CTA ha colaborado junto a UPV/EHU-ISA, UPV/EHU-IE,
TECNALIA, Centro Stirling, Edertek y Mondragon Goi Eskola Politeknikoa en la
investigación de diversas líneas clave dentro del proceso de desarrollo de
modelos, enfocándose en casos de uso representativos y de alto interés para la
industria vasca.
CTA ha participado
activamente en diversas tareas centradas en la investigación y desarrollo de
técnicas avanzadas en el ámbito del aprendizaje automático, el procesamiento de
datos y la inteligencia artificial aplicada. Su trabajo ha abarcado desde el
estudio y aplicación de métodos de aumento de datos mediante modelos
generativos para conjuntos de datos limitados, hasta el análisis de técnicas de
autoetiquetado y generación automática de imágenes para entornos interiores. Ha
investigado arquitecturas de aprendizaje profundo y por refuerzo orientadas a
la predicción en contextos fluidodinámicos y a la navegación autónoma, además
de contribuir al diseño de algoritmos para la optimización de geometrías.
También ha explorado funciones de pérdida innovadoras y desarrollado
metodologías de entrenamiento eficientes, abordando tanto señales como datos
estructurados, siempre con un enfoque colaborativo entre centros tecnológicos y
universidades.
In March, the DEEPBASK project, "Creation of new deep learning algorithms applied to industry," concluded. This project, funded by the Basque Government under the ELKARTEK 2024 aid program, was led by UPV/EHU-ISA.
DEEPBASK aimed to establish a solid framework for developing deep learning-based solutions oriented towards industrial applications, with the goal of positioning Euskadi as a benchmark in the use of Deep Learning in the productive sector. CTA collaborated with UPV/EHU-ISA, UPV/EHU-IE, TECNALIA, Centro Stirling, Edertek, and Mondragon Goi Eskola Politeknikoa in researching various key lines within the model development process, focusing on representative and highly interesting use cases for the Basque industry.
CTA actively participated in various tasks centered on the research and development of advanced techniques in machine learning, data processing, and applied artificial intelligence. Their work ranged from studying and applying data augmentation methods using generative models for limited datasets to analyzing self-labeling techniques and automatic image generation for indoor environments. They investigated deep learning and reinforcement learning architectures aimed at prediction in fluid dynamics contexts and autonomous navigation, as well as contributing to the design of algorithms for geometry optimization. They also explored innovative loss functions and developed efficient training methodologies, addressing both signals and structured data, always with a collaborative approach between technological centers and universities.
