Llega la Jornada Machine Learning en la Industria de la mano de BCAM y Tecnalia

Image source: ITP

  • Esta jornada surge de JANO – Joint Action Towards Digital Transformation, proyecto de ITP en el cual colabora el grupo Machine Learning 

Basque Center for Applied Mathematics – BCAM, a través del grupo Machine Learning, y junto con Tecnalia, tomarán parte en la Jornada Marchine Learning en la Industria. El día consiste en dos charlas en la cual participaran ambas entidades. La jornada tendrá lugar el 27 de octubre, martes, y dará comienzo a las 10:00.

La primera charla la impartirá Tecnalia. En ella se hablará sobre Machine Learning más la Industria 4.0. Se van a introducir conceptos dentro de la Industria 4.0 desde el punto de vista de la analítica de datos, haciendo hincapié en la prognosis o predicción de eventos de interés y sus aplicaciones. También se mostrarán diferentes ejemplos ilustrativos y se trazarán las líneas futuras de desarrollo e investigación dentro del ámbito.

El término Industria 4.0 viene dado por el mundo tan cambiante en el que vivimos, donde se da una continua evolución tecnológica, también implementada en el Sector Industrial. Se considera la 4ª revolución industrial, motivada por la digitalización y la explotación de la información resultante. La Inteligencia Artificial, y por ello el Machine Learning, juegan un papel fundamental para mejorar los procesos productivos y la gestión de los activos a partir de los datos obtenidos, creando nuevas oportunidades y modelos de negocio.

La segunda charla llega de la mano de Ioseba Alonso, estudiante de doctorado de ITP Aero en BCAM, sobre la “Clasificación de las series temporales en la industria”. Estas están definidas como una secuencia ordenada de medidas de magnitudes a lo largo del tiempo y suponen gran parte de los datos industriales recogidos.

La digitalización de la Industria 4.0 permite aprovechar los avances algorítmicos y computacionales, que pueden generar niveles sin precedentes de valor añadido a partir de los datos. La utilización de las series temporales para clasificar ayuda a los sistemas de toma de decisiones y mejora la competitividad de las organizaciones.

La clasificación de series temporales (Times series classification – TSC) se está utilizando en la industria para resolver múltiples problemas: Detección y diagnóstico de fallos, detección de anomalías, supervisión de la calidad y detección de ataques. Para aplicar una u otra técnica de resolución, para la TSC hay dos estrategias principales a adoptar desde la perspectiva de la industria. Las estrategias se diferencian entre si por la forma en que representan las características de los datos.

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