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21 Nov 2019

EXPLICABILIDAD, TRANSPARENCIA, TRAZABILIDAD Y EQUIDAD: NO TODO ES PRECISIÓN EN EL USO RESPONSABLE DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

2019-12-10T19:11:40+02:00Categorías: Deep Learning|Etiquetas: , , , |Sin comentarios

La necesidad de explicar los modelos de Inteligencia Artificial es, sin duda, uno de los campos de investigación más vanguardistas del último lustro, acuñando lo que hoy día se conoce como XAI (Explainable Artificial Intelligence). Este campo de estudio comprende técnicas y métodos orientados a la explicación de la Inteligencia Artificial, teniendo en cuenta tres factores fundamentales: La naturaleza del modelo a explicar, que puede hacerlo desde inherentemente transparente (un árbol de decisión) hasta completamente opaco e ininteligible (un modelo de aprendizaje profundo). La audiencia objetivo por la que se persigue la explicación del modelo, sean gerentes que pretenden valorar el rendimiento de sus activos basados en Inteligencia Artificial, desarrolladores que pretenden entender mejor los modelos para poder extender sus capacidades, o usuarios finales que estén interesados en las implicaciones que el uso de esta tecnología tiene en cuestiones sensibles como la privacidad de sus datos. La forma [...]

31 Oct 2019

CONSTELLATION LOSS

2019-11-21T17:38:06+02:00Categorías: Deep Learning|Etiquetas: , , , |Sin comentarios

Los algoritmos de diagnóstico con inteligencia artificial están demostrando resultados comparables con expertos humanos en una amplia variedad de tareas. Sin embargo, requieren una gran cantidad de datos bien anotados para entrenar, que a menudo no es factible. Las técnicas de metric learning han permitido una reducción en la necesidad de datos anotados, permitiendo el aprendizaje conocido como few-shot learning. Las loss functions de metric learning existentes han posibilitado la generación de modelos capaces de abordar escenarios complejos con la presencia de muchas clases y escasez en el número de imágenes por clase, no solo para tareas de clasificación, sino para muchas otras aplicaciones clínicas donde medir la similitud es la clave. Las loss functions de última generación aún sufren de convergencia lenta debido a la selección de muestras efectivas para el entrenamiento, que ha sido parcialmente resuelta por la multi-class N-pair los al agregar simultáneamente [...]

25 Oct 2019

CÓMO APLICAR DEEP LEARNING EN MI EMPRESA. CASOS PRÁCTICOS

2019-10-29T09:59:21+02:00Categorías: Deep Learning|Etiquetas: , , , |Sin comentarios

En los últimos años, en Estados Unidos más del 70% de las empresas habían previsto inversiones en soluciones de fabricación avanzada e inteligencia artificial. De hecho, siguiendo con esta dinámica, muchas empresas ya han puesto en marcha soluciones de mejora relacionadas con las líneas que propone la industria 4.0 y la ola de digitalización. Esta jornada, que tendrá lugar el 26 de Noviembre en el Parque Tecnológico de Bizkaia, es una continuación de la que presentamos en 2017. Si entonces hablábamos de qué era el Deep Learning y qué podía hacer por mi empresa, dos años después te mostraremos cómo llegar a implantarlo y presentaremos diferentes casos de uso realizados por empresas de primer nivel. FORMULARIO DE INSCRIPCIÓN DEEP LEARNING: Una tecnología clave en el futuro de las empresas Gracias al campo de la Inteligencia Artificial (IA) conceptos como el Deep Learning y el Machine Learning han adquirido una gran relevancia en los últimos años.  Muchos expertos predicen la [...]

25 Oct 2019

SCHOOL OF AI (BILBAO)

2019-10-25T13:19:55+02:00Categorías: Computer Vision|Etiquetas: , , , |Sin comentarios

School of AI invitó a los investigadores de Tecnalia Alfonso Medela y Miguel Glez. San Emeterio a dar una charla sobre "Deep Learning". School of AI es una organización sin ánimo de lucro cuyo objetivo es proporcionar educación gratuita a cualquier persona interesada a nivel global. Por el momento tienen satélites en más de 400 ciudades distribuidas en más de 80 países que son administrados por voluntarios de más de 800 personas en todo el mundo. Recientemente creada, la oficina satélite de la School of AI en Bilbao invitó a los investigadores de nuestra organización a su tercer evento realizado en Bilbao para compartir algunos de sus conocimientos. La charla que tuvo lugar en las instalaciones de la Universidad de Mondragón en Bilbao. Alfonso y Miguel hablaron sobre "¿qué es el aprendizaje profundo?", Inteligencia Artificial, redes neuronales, aprendizaje automático, impacto, problemática y líneas futuras. [...]

28 Ago 2019

CURSO MÉXICO 2019

2019-10-25T12:40:05+02:00Categorías: Computer Vision|Etiquetas: , , , , |Sin comentarios

Continuando el trabajo realizado en 2018 en Nuevo Laredo, investigadores de Tecnalia han participado en tareas de formación en diversos cursos ofrecidos en el Instituto Tecnológico de Saltillo, México. Saltillo es la ciudad capital del Estado de Coahuila, situada en el norte de México donde las principales actividades económicas son generadas por la industria manufacturera, sector de servicios y el transporte; aportando el 3% del PIB nacional. El gobierno del Estado de Coahuila contrató a Tecnalia para formar parte del HUB Coahuila Innovación 4.0, una iniciativa en conjunto por parte de la Secretaría de Economía del Estado, la Cámara Nacional de la Industria de la Transformación Delegación Coahuila Sureste (CANACINTRA) y el Instituto Tecnológico de Saltillo (ITS). Nace con el fin de apoyar la revolución Industria 4.0 en el Estado de Coahuila, siendo un agente dinamizador del tejido industrial a través de la transferencia de conocimiento a [...]

11 Jul 2019

ISBI 2019

2019-10-11T10:11:16+02:00Categorías: Deep Learning|Sin comentarios

Del 8 al 11 de abril, tuvo lugar el IEEE International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI), una conferencia científica dedicada a los aspectos matemáticos, algorítmicos y computacionales de las imágenes biológicas y biomédicas, en todas las escalas de observación. El miembro del equipo de Piccolo y Tecnalia Research & Innovation, Alfonso Medela, presentó el paper “Few-shot learning in histopathological images: reducing the need of labelled data on biological datasets”.El equipo ha estado trabajando en un enfoque de few-shot en paralelo con la adquisición de los datasets. Para superar el problema de la escasez de datos en las nuevas modalidades de imágenes, como OCT y MPT, las técnicas de few-shot proporcionan una solución para crear algoritmos a partir de una pequeña cantidad de imágenes. Los resultados mostraron que al usar el método propuesto es posible superar el enfoque clásico de aprendizaje por transferencia cuando solo hay pocas imágenes por clase [...]

8 Jul 2019

ANÁLISIS DE INFORMACIÓN AUTOMÁTICA DE EMERGENCIAS COSTERAS POR VIDEOMETRÍA

2019-10-25T12:41:02+02:00Categorías: Computer Vision|Etiquetas: , , |Sin comentarios

Las escalas espaciales (desde centenares de metros hasta kilómetros) y temporales (horas, días) que caracterizan la dinámica del litoral, hacen que las técnicas de medida clásicas sean limitadas y muy costosas, para estudiar el comportamiento de estos sistemas costeros. La incorporación de las técnicas de medida mediante imágenes de vídeo (denominado comúnmente videometria costera), permiten hoy en día describir procesos físicos sobre un amplio rango de escalas espaciales y temporales algo impensable hasta hace muy poco tiempo. Un sistema de videometría costera consiste en cámaras instaladas en la costa que permiten la captación de imágenes y su referenciación espacial. Los productos derivados del tratamiento de las imágenes obtenidas de este sistema dan información directa muy interesante para las distintas actividades que se desarrollan en la zona y que dependen del oleaje, corrientes y marea (condiciones hidrodinámicas) tanto como de la configuración de la playa, dunas, canales y barras [...]

28 Sep 2018

Solución de verificación automatizada para el sector de la fundición

2019-07-19T13:05:35+02:00Categorías: Control de calidad|Etiquetas: , , , , |Sin comentarios

TECNALIA y la compañía especializada en la construcción de equipos industriales Automatismos Maser han desarrollado una solución automatizada para la verificación final de las piezas para la empresa de fundición Betsaide. El desarrollo se ha llevado a cabo con el apoyo del programa Basque Industry 4.0, dirigido a la financiación de proyectos de inteligencia en medios y sistemas de producción y gestionado por el Grupo SPRI. La solución consiste en una célula compuesta por dos brazos robóticos sincronizados y dos cámaras de visión artificial. Una de las cámaras capta imágenes en 2D para identificar defectos internos e inspeccionar aspectos dimensionales y de variación de molde. Mientras, la segunda cámara dispone de un sistema 3D de luz estructurada y gran velocidad de procesamiento para el control de defectos superficiales en todas las caras de las piezas, incluidas las de superficie curva, y el chequeo de los espesores en las zonas [...]

8 Ago 2018

Siamese Neural Networks

2019-10-11T10:13:51+02:00Categorías: Deep Learning|Etiquetas: , , , , |Sin comentarios

Las redes siamesas se introdujeron por primera vez por Bromley y LeCun [1] a principios de la década de los 90 para resolver la verificación de firma como un problema de coincidencia de imágenes. Una arquitectura similar se propuso para la identificación de huellas dactilares por Baldi y Chauvin [2] en 1992. Más tarde en 2015, Gregory Koch et al.[3] propusieron utilizar redes neuronales siamesas para el reconocimiento de imágenes mediante la técnica de one-shot learning. Las redes neuronales siamesas están diseñadas como dos redes gemelas conectadas por su capa final por medio de una capa de distancia que está entrenada para predecir si dos imágenes pertenecen a la misma categoría o no. Las redes que componen la arquitectura siamesa se llaman gemelas porque todos los pesos y biases están unidos, lo que significa que ambas redes son simétricas. La simetría es importante ya que la red [...]

27 Jul 2018

Aplicaciones industriales pick & place

2019-07-19T09:45:50+02:00Categorías: Control de calidad|Etiquetas: , |Sin comentarios

Las aplicaciones pick & place en la industria permiten automatizar procesos donde es necesario proceder a la carga y/o descarga de producto unitario mediante robots o brazos articulados desde una zona a otra, con el fin de realizar labores de apilado, encajado o paletizado. Tanto las características físicas del producto (forma, grado de deformidad, adherencia etc.) y su disposición, así como la velocidad de transferencia y las particularidades de las zonas de manipulación determinarán la complejidad de la tarea. Con el fin de optimizar el rendimiento de la instalación y reducir al máximo los tiempos de ciclo, es común que tanto la cogida como la dejada del producto se realicen sobre una cinta a través de la técnica de line tracking, que permite su manipulación en seguimiento a la misma en base a la señal de un encoder. Otro punto importante a tener en cuenta es el [...]

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