Adimen artifizialean (adibidez, Generative AI, Explainable AI, Predictive AI) eta IA (MLOps) ereduen bizi-zikloan oinarritutako aplikazioak ikertu eta garatzea, eta horien ekoizkortasuna onpremise plataformetan eta Cloud plataformetan.
Garraioa
Daniel Estepa Sanz
Azken belaunaldiko teknikekin konbinatutako adimen artifizial aurreratuko soluzioak ikertzea eta garatzea (adibidez, LLMs, Federated Learning), hainbat sektoretako Edge-Cloud ekosistema hibridoetan modu eraginkorrean integratuz, hodeiko konputazio-inguruneetan errendimendua eta gaitasunak optimizatzeko ikuspegi bereziarekin.
Josu Ircio Fernández
Jardueraren ikuspuntua adimen artifizialeko algoritmoen ikerketan, garapenean eta inplikazioan jarrita dago. Algoritmo horiek hainbat datu-iturri erabiltzen dituzte, hala nola denborazko serieak, irudiak, bideoak, testuak eta ahotsa. Helburua da adimen artifizialeko aplikazio moldakorrak eta sektore anitzekoak zabaltzea, akatsak detektatu, gertaerak iragarri, objektuak sailkatu, informazio garrantzitsua atera, ereduak aztertu eta prozesuak optimizatzeko.
Iñigo Bediaga Escudero
Fabrikazio aurreratua sektore hauetan: Aeroespaziala, Automobilgintza, Energia, Ekipo-ondasunak, eta Tren sektorea.
Nerea Aranguren Achótegui
Fabrikazio aurreratua sektore hauetan: Aeroespaziala, Automobilgintza, Energia, Ekipo-ondasunak, eta Tren sektorea.
Xabier Iturbe
Diseinu digitalen eta prozesatze-arkitekturen ikerketa eta garapena, AA algoritmoak exekutatzean energiaren eta errendimenduaren erabilera optimizatzeko, gertaeretan oinarritutako ikuspegian arreta berezia jarriz.