Enpresa sariek helburu bikoitza dute: eskolako ikasleen jarduna aitortzea eta  informazioaren eta komunikazioaren teknologien (IKT) esparruan garapen berriak sortu ahal izateko alderdi berritzaileak barne hartzen dituzten lanak sustatzea, esparru hori ezinbestekoa baita jakintza arlo guztietan zientziak aurrera egiteko.

Ane Sanz Rekaldek, Bilboko Ingeniaritza Eskolan Telekomunikazio Ingeniaritzako masterra egindakoak, Itelazpi euskal enpresa publikoak ematen duen saria irabazi du –Itelazpi telekomunikazio zerbitzuetan espezializatuta dago eta administrazioan arlo horretan erreferentziazkoa da–. Lan saritua, “LoRaWANen oinarritutako teleneurketako aplikazioetarako komunikazio sistema seguru eta eraginkor baten diseinua”, Komunikazioen Ingeniaritza Saileko Eduardo Jacob eta Jasone Astorga irakasleek zuzendu dute. Hautagaiak berak azaldu duenez, Sanzen proposamenean “irismen luzeko eta kontsumo txikiko sentsoreetarako komunikazio sistema bat diseinatu eta ezarri da,  Long Range (LoRa) teknologia erabiliz, Bilbao Bizkaia Ur Partzuergoak (BBUP) teleneurketako aplikazioak ezartzeko irtenbide eraginkorrak eta seguruak izateko dituen beharrei erantzuteko”.

Itelazpi saria 1.500 eurokoa da eta  honako edukiak lantzen dituzten master edo gradu amaierako lanei ematen zaie:  FM irratia eta LTD telebista hedatzeko sistemak,  hedapenerako teknologia berrien analisia (UHD, DVB-T2, DAB+, HbbTV, 3D telebista, kodifikazioa eta modulazioa, etab.), operadore zerbitzuak, komunikazio kritikoen sistemak, haririk gabeko teknologietan oinarritutako  sistemak, telekomunikazio zentroen azpiegituraren hobekuntza, sareko operazioetan laguntzeko informatikako sistemak eta  sarearen gorabeheren, akatsen eta mantentzearen kudeaketa, besteak beste. Matxalen Lauzirikak, ITELAZPIko zuzendari nagusiak, eman du saria.

Eraldaketa digitalarekin lotutako GRAL/MAL onenaren Management Solutions saria, berriz, Pablo Galán Saizek jaso du, Bilboko Ingeniaritza Eskolan Kontrol Ingeniaritza, Automatizazioa eta Robotikako masterra egindakoak. Saria 1.000 eurokoa da eta “Irudi histologikoetan tumoreak sailkatzeko deep learning teknikak” izeneko MALagatik eman zaio –Sistemen Ingeniaritza eta Automatika Saileko Artzai Picón irakasleak zuzendu du–.

Egileak aurkeztutako proiektuak “deep learning tekniketan oinarritutako aplikazio bat planteatzen du, bularreko ezohiko tumoreak diagnostikatzeko, irudi histologikoak erabiliz patologoei erabaki klinikoak hartzen laguntzeko sistema gisa. Tumore arrunten datu-base batetik abiatuz, intzidentzia txikiko beste klase bat gehitu da, eta ondoren, irudien multzo osoaren sailkapen bat egin da. Metric learning teknikak aplikatu dira, eredu neuronal bat ikasteko. Hala, sailkapenaren errendimendua handitzea lortu da, nahiz eta datu gutxi izan: sailkapen metodo tradizionalekin % 75ekoa lortzetik % 89koa lortzera pasatu da, garatutako ereduaren arabera”. Iker Yabarrek, Management Solutionseko kudeatzaileak eman du saria.