Línea «Aplicación del Big Data al mantenimiento predictivo«
La Cátedra está trabajando en el desarrollo de modelos visuales de lenguaje para la detección de defectos en placas de acero, aspecto de gran relevancia para el mantenimiento de vehículos militares. Se están usando técnicas avanzadas de Zero Shot Learning, que consiste en aplicar un modelo en una tarea para la cual no ha sido entrenado. Más concretamente, se está utilizando un modelo visual del lenguaje basado en CLIP que es capaz de segmentar objetos sobre una imagen utilizando otra imagen de referencia (con el tipo de defecto a detectar) o incluso un texto de referencia (descriptivo del defecto).
Línea «Aplicación de la IA y el análisis de datos al tratamiento de señales radar»
Las actividades en esta línea se centran en evaluar el estado del arte de la clasificación de drones frente a aves y en analizar las capacidades y desarrollar algoritmos de clasificación basados en machine learning y datos radar de seguimiento de blancos (trayectorias).
El análisis de capacidades y desarrollo de algoritmos de clasificación se ha centrado en técnicas de machine learning que utilizan características de las trayectorias medidas.
Línea «Nube de Combate (Combat Cloud)«
Esta línea de investigación comenzó con un estudio del estado del arte. Debido a que el concepto de Combat Cloud es aún un tanto difuso, se ha profundizado en dicho análisis realizando es una taxonomía del concepto, identificando cuáles son las diferentes tecnologías que confluyen en él, de manera coordinada con el estudio del estado del arte. Se analizan los diferentes elementos que constituyen esta infraestructura destacando su importancia y rol en el diseño e implementación efectiva de una Combat Cloud.
Web de la Cátedra en la UPM:
