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Defensa de tesis doctoral: Técnicas bio-inspiradas para el diseño y aplicación de modelos cognitivos en la industria digital

Fecha de primera publicación: 10/07/2024

Autor: Alberto Diez Oliván

Tesis: "Técnicas bio-inspiradas para el diseño y aplicación de modelos cognitivos en la industria digital"

Directores: Basilio Sierra Araujo / Diego Jesús Galar Pascual

Día: 16 de julio de 2024
Hora: 11:30h
Lugar: Ada Lovelace aretoa

Abstract:

"Las técnicas bio-inspiradas han sido una fuente inagotable de inspiración en el mundo científico para la creación de soluciones avanzadas a problemas complejos. Tanto es así, que desde tiempos inmemoriales podemos encontrar en la historia de la humanidad inventos y diseños innovadores que se basan principalmente en la observación de fenómenos naturales y en las habilidades innatas de los organismos biológicos para sobrevivir y evolucionar. El sector industrial no es ajeno a estos avances, más aún teniendo en cuenta la digitalización de los sistemas productivos y toda la información disponible. 

Dado este contexto, la presente memoria de tesis muestra un análisis exhaustivo sobre la actividad de investigación aplicada que se ha realizado mediante varios proyectos relacionados con el uso de técnicas bio-inspiradas en procesos industriales.

Los resultados obtenidos se centran principalmente en analizar los desarrollos actuales en la industria digital en relación a la explotación de la información disponible, y que se basan en técnicas de aprendizaje automático e inteligencia artificial. Una vez establecido el estado del arte actual, se proponen herramientas bio-inspiradas de análisis y soporte en la toma de decisiones en entornos industriales reales. 

El objetivo principal consiste en ilustrar cómo establecer las bases para el desarrollo de modelos cognitivos capaces de aprender, pensar y adaptarse a entornos industriales complejos y cambiantes. Como resultado, se obtienen sistemas productivos y entornos industriales más robustos, eficientes y resilientes."


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