Qué hacer cuando las máquinas no ven. Análisis de datos no detectados.

Ponente: Tomás Cámara Pastor (Máster Universitario de Bioinformática y Bioestadística, Universitat Oberta de Catalunya y Universitat de Barcelona).

Lugar: Seminario Mirian Andrés (Edificio CCT).

Hora: lunes 17 de junio de 2024, 11:00.

Resumen: En el análisis de datos, en ocasiones, se encuentran datos no detectados (ND, por su acrónimo en inglés). En el ámbito de las ciencias ambientales y de la salud, a veces, esos datos son consecuencia de la sensibilidad de las máquinas de medición, es decir, están restringidos por la capacidad de los instrumentos de calibración para detectar un compuesto, reportando cuando éstas no pueden «ver» datos censurados por el límite inferior. Durante décadas, estos datos han sido tratados de diferentes maneras que la investigación en el ámbito de la Estadística ha demostrado inadecuados. Estos nuevos métodos y herramientas para analizar datos no detectados fueron llevadas a cabo en una época en la que se analizaban muestras pequeñas, ¿funcionarán de la misma manera con muestras grandes? Para ello, se ha hecho un estudio piloto donde se estudia la efectividad de estos métodos en el análisis descriptivo de datos no detectados para muestras grandes.

Industria 4.0 en Standard Profil. Sistemas Scada de control de procesos y producción

Ponente: José María Rodríguez Maimón (Standard Profil Spain, Universidad de La Rioja).

Lugar: Salón de Actos (Edificio CCT).

Hora: miércoles 8 de mayo de 2024, 11:00.

Resumen: Un sistema SCADA (Supervisory Control and Data Acquisition) es una herramienta clave de la automatización industrial. Es un sistema informático que permite supervisar y controlar el funcionamiento de instalaciones remotas a través de la recopilación, transmisión y análisis de datos en tiempo real.

En Standard Profil, multinacional del sector de la automoción, tenemos más de 15 años de experiencia en implantación de sistemas Scada, recolectando hasta 10.000 señales de distintos dispositivos de producción. Organizar y tratar esta información es la parte más compleja para poder aportar a las distintas áreas productivas la información final relevante para poder trabajar de forma proactiva, mejorar la calidad de la producción y reducir los fallos en las piezas finales.

En los dos últimos años hemos renovado el 100% de los sistemas pasando de sistemas propietarios a sistemas estándard. Este trabajo ha sido posible gracias a las prácticas y trabajos de fin de grado realizado por alumnos del Grado en Informática de la Universidad de La Rioja.

En la presentación veremos la evolución que supone en la digitalización de la empresa y, en tiempo real, todos los trabajos realizados, siendo de un valor inestimable para para la empresa.

Optimizando la Seguridad: Predicción de Riesgos de Accidentes en una empresa de energía a través de una Plataforma de Analítica Avanzada en AWS

Ponente: Ramón Sieira Martínez (SDG Group).

Lugar: Salón de Actos (Edificio CCT).

Hora: miércoles 13 de marzo de 2024, 11:00.

Resumen: En este seminario exploraremos el proceso completo de implementación de una plataforma de analítica avanzada diseñada para prever posibles riesgos en las operaciones realizadas por los múltiples operarios de una empresa de energía. Abordaremos desde la comprensión profunda de su modelo de negocio, pasando por el desarrollo de modelos de inteligencia artificial hasta la visualización de los insights generados, todo dentro del entorno de Amazon Web Services (AWS).

Gaia DR3: un reto científico y tecnológico

Ponente: Xavier Luri Carrascoso (Catedrático de Astronomía y Astrofísica, Director del Institut de Ciències del Cosmos, Universitat de Barcelona).

Lugar: Seminario Mirian Andrés (Edificio CCT).

Hora: martes 10 de enero de 2023, 11:00.

Resumen: La misión Gaia de la agencia espacial europea (ESA) ha revolucionado una gran variedad de campos de la astrofísica, y con mas de 6000 artículos basados en sus datos está superando incluso al telescopio Hubble en producción científica. El pasado 13 de junio se publicó la tercera entrega de datos de la misión, DR3, que empequeñece a las anteriores en volumen y variedad de datos. En esta charla presentaré una revisión del contexto histórico de la misión y sus principales características, y me centraré en los retos técnicos del (masivo) procesado de datos que ha permitido llegar hasta DR3, describiendo el consorcio de reducción de datos de Gaia (DPAC) y su estructura de centros de procesado.

Nota: puedes acceder a las transparencias de la charla a través del siguiente enlace.

Energy-Harvesting de tipo Peltier para entornos industriales 4.0 severos

Ponente: Blanca Bujanda Cirauqui (Departamento de Estadística, Informática y Matemáticas, Universidad Pública de Navarra)

Lugar: Aula 034 (Edificio CCT)

Hora: martes 21 de enero, 12:00

Resumen: Una instalación industrial necesita realizar un mantenimiento adecuado de su maquinaria si quiere obtener una buena rentabilidad de su producción. La precocidad con la que se detecten las averías puede ser un factor decisivo en su reparación; sin embargo no siempre es posible realizar comprobaciones de manera regular, sobre todo si se se opera en entornos industriales severos (temperaturas superiores a 50ºC, vibraciones, campos electromagnéticos…). Por este motivo, en muchas ocasiones, se utilizan transductores para monitorizar el proceso productivo. Una de las principales limitaciones de los sistemas inalámbricos utilizados en el IoT y la industria 4.0 es la alimentación y/o la auto-alimentación. Hay que tener en cuenta que este problema es especialmente importante en entornos severos donde se requiere un mínimo mantenimiento de la sensórica y de los sistemas de monitorizado para no interferir en la producción.

La principal ventaja de un entorno severo es, paradójicamente, su severidad, ya que puede proporcionar diferentes fuentes de energía que, adecuadamente empleadas, pueden ser empleadas para aumentar la autonomía de los sistemas, o proporcionar la suficiente energía para que el sistema sea completamente autónomo (sin necesidad de baterías). Mostraremos como se puede desarrollar una plataforma modular hardware/software de redes de sensores inalámbricos autoalimentados orientados a la industria 4.0, de bajo coste y bajo consumo. Con el fin de conseguir aumentar la autonomía de las baterías o, incluso, conseguir la autoalimentación de los sistemas se utilizan técnicas de energy harvesting de tipo Peltier. En conjunto es un sistema ciberfísico con capacidad de sensar y comunicar inalámbricamente con otros módulos o plataformas similares para prestar servicios en la industria 4.0 y operar en la nube.

Experiencias de un Data Scientist en el mundo empresarial

Ponente: Víctor Nalda Castellet (Data Scientist, Departamento de Investigación e Innovación en Modelos de Riesgo, Banco Santander)

Lugar: Seminario Mirian Andrés (Edificio CCT)

Hora: martes 2 de mayo, 12:00

Resumen: En esta ocasión vuelvo a mi universidad para mostraros cuáles son los retos a los que se enfrenta un matemático en el mundo empresarial, haciendo un repaso por el mundo del Big Data, desde Business Intelligence hasta Machine Learning. Todo ello lo ilustraremos con casos prácticos que pasan por sectores profesionales tan diferentes como las energías renovables, el fraude, las telecomunicaciones, la seguridad, la alimentación o la banca.