General – Computer Vision

8 Feb 2021

PICCOLO
PICCOLO

PICCOLO

Laura Gomez Zamanillo2021-02-08T19:08:32+02:00Categorías: General|Etiquetas: computer vision, Deep Learning, MPT, OCT|Sin comentarios

Recientemente ha finalizado con éxito el proyecto PICCOLO (H2020, ID: 732111), coordinado por Tecnalia. La revisión final del proyecto por parte de la Comisión Europea se celebró en enero 2021 con comentarios muy positivos sobre los resultados del proyecto. El objetivo del proyecto PICCOLO ha sido el desarrollo de un endoscopio fotónico completamente funcional basado en Tomografía de Coherencia Óptica (OCT), Tomografía Multi-fotón (MPT) y fluorescencia, para mejorar el diagnóstico del cáncer colorrectal proporcionando capacidades de biopsia óptica con mayor sensibilidad y especificidad que los métodos de diagnóstico actuales. Se ha desarrollado el hardware para la adquisición, que proporciona imágenes mejoradas de video colonoscópico convencional junto con una sonda endoscópica que integra las tecnologías OCT y MPT. En cuanto al software, se ha desarrollado un sistema de Diagnóstico Asistido por Computadora (CAD) que hace uso de modelos avanzados de aprendizaje profundo (deep learning) para la detección [...]

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4 Feb 2021

Claves para abordar un proyecto de Inteligencia Artificial con éxito

Imanol García Abasolo2021-02-04T20:56:54+02:00Categorías: General|Sin comentarios

Según una encuesta realizada a más de 9.000 empresas llevada a cabo por la Comisión Europea, un 78 % afirman saber qué es la Inteligencia Artificial (IA), el 15 % no lo tiene muy claro, y solo un 7 % admite no saber lo qué es. Inteligencia artificial en la industria Estas cifras están invertidas, y solo un porcentaje muy bajo entiende realmente las implicaciones de la Inteligencia Artificial (IA). A pesar de que parezca la solución a todos nuestros problemas y que haya programas públicos de financiación apoyando la implementación de la inteligencia artificial en todos los sectores, y aunque parezca que estamos rodeados de empresas con productos y soluciones exitosas (Uber, Alexa, incluso el aspirador Roomba), la cruda realidad es que no es fácil encontrar aplicaciones en producción donde la IA está presente en las empresas industriales de nuestro entorno. A pesar de que las empresas [...]

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11 Ene 2021

EN BUSCA DE LA FÁBRICA CIEN POR CIEN VIRTUAL
EN BUSCA DE LA FÁBRICA CIEN POR CIEN VIRTUAL

EN BUSCA DE LA FÁBRICA CIEN POR CIEN VIRTUAL

Laura Gomez Zamanillo2021-01-11T09:31:18+02:00Categorías: General|Etiquetas: Industria 4.0|Sin comentarios

El equipo de computer visión de TECNALIA colabora en el proyecto LANTEGI4.0 junto con los equipos de eServices, digitalización en construcción y robótica flexible de Tecnalia, el equipo Robótica y Sistemas Autónomos (RSAIT) de la Universidad del País Vasco y la empresa VIRTUALWARE LABS para desarrollar una plataforma que permita integrar gemelos digitales integrales de las fábricas 4.0. El proyecto se ha diseñado como la primera pieza de una apuesta ambiciosa: avanzar y comenzar el camino que llevará a la automatización integral en la generación del modelo real de fábrica, donde los gemelos funcionales de maquinaria y procesos puedan integrarse. POST COMPLETO

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11 Nov 2020

SCOT: MÓDULO DE CLASIFICACIÓN DE CHATARRAS. APLICACIÓN INDUSTRIAL DEL DEEP LEARNING
SCOT: MÓDULO DE CLASIFICACIÓN DE CHATARRAS. APLICACIÓN INDUSTRIAL DEL DEEP LEARNING

SCOT: MÓDULO DE CLASIFICACIÓN DE CHATARRAS. APLICACIÓN INDUSTRIAL DEL DEEP LEARNING

Laura Gomez Zamanillo2020-11-11T17:29:39+02:00Categorías: General|Etiquetas: ARCELORMITTAL, BASCO, Deep Learning, SCOTp Learning|Sin comentarios

La inteligencia artificial y su aplicación al ámbito industrial es una realidad que ya está presente en nuestro entorno. El aprendizaje automático (Machine Learning) se basa en el uso de algoritmos para analizar los datos y aprender de ellos en base a ejemplos, y las técnicas asociadas al Deep Learning nos permiten implementar ese aprendizaje automático. Una de las aplicaciones prácticas del Deep Learning se puede ver en la planta que ArcelorMittal tiene en Sestao formando parte del sistema SCOT. El sistema proporciona en tiempo real la información del parque relativa a la cantidad de chatarra disponible, tipo de chatarra y su localización sobre un mapa de detalle del parque. El desarrollo del sistema SCOT ha sido liderado por ArcelorMittal Basque Country Research Centre. Cuando la chatarra entra en las instalaciones de una acería, ésta se distribuye en el interior del parque de chatarra, después de [...]

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23 Sep 2020

¿POR QUÉ LAS TÉCNICAS DE DEEP LEARNING SUPERAN A LAS TÉCNICAS DE MACHINE LEARNING TRADICIONAL?
¿POR QUÉ LAS TÉCNICAS DE DEEP LEARNING SUPERAN A LAS TÉCNICAS DE MACHINE LEARNING TRADICIONAL?

¿POR QUÉ LAS TÉCNICAS DE DEEP LEARNING SUPERAN A LAS TÉCNICAS DE MACHINE LEARNING TRADICIONAL?

Laura Gomez Zamanillo2020-09-23T09:25:04+02:00Categorías: General|Etiquetas: Deep Learning|Sin comentarios

En los últimos años, las técnicas de aprendizaje profundo (deep learning) han superado a los métodos tradicionales basados en aprendizaje máquina (machine learning) tradicional a la hora de realizar tareas de reconocimiento de patrones complejas. En este post trataremos de explicar las razones. Aprendizaje máquina y aprendizaje profundo El paradigma tradicional de aprendizaje máquina se basa en extracción y selección de descriptores de características relevantes para la tarea encomendada. Estas características son normalmente diseñadas por expertos con un buen conocimiento del dominio de aplicación. Los sistemas de visión artificial basados en aprendizaje máquina tradicional utilizaban características que eran capaces de extraer información de la imagen describiendo la forma, textura y color de los diferentes elementos presentes en la imagen. Por ejemplo, los bancos de filtros de Gabor o Local Binary Patterns (LBP) eran de uso común para extraer características de textura de la imagen o características [...]

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