Práctica Académica

OFERTANTE: Laboratorio de Bases de datos (LBD). Grupo de investigación G00089 del catálogo de la UDC.

TIPO DE OFERTA: Práctica Académica (Curricular).

TRABAJO A REALIZAR:

El alumno trabajará en el marco de un proyecto orientado al desarrollo de soluciones basadas en Inteligencia artificial para analizar y evaluar el funcionamiento de una planta de procesado de residuos. La planta dispone de diferentes dispositivos sensorizados que recogen de manera continua series temporales sobre su estado y funcionamiento. El trabajo tendrá un carácter principalmente exploratorio y experimental. El alumno deberá estudiar los datos disponibles, realizar su preprocesamento y caracterización, y evaluar diferentes modelos de Inteligencia artificial y de análisis de series temporales que permitan determinar si la planta está funcionando dentro de sus patrones habituales. El análisis se abordará en tres niveles complementarios:

• Funcionamiento a corto plazo, mediante la detección instantánea o casi instantánea de comportamientos anómalos en los dispositivos sensorizados.
• Funcionamiento a largo plazo, mediante el análisis de la evolución de los sensores a lo largo de una jornada para identificar desviaciones, degradaciones o patrones de funcionamiento anormales.
• Funcionamiento de los procesos de la planta, mediante el análisis conjunto de los datos procedentes de varios sensores para evaluar la correcta ejecución de los procesos industriales y detectar posibles anomalías en las relaciones entre los distintos dispositivos.

Las tareas incluirán la exploración y preparación de los datos, la identificación de patrones de normalidad, la selección y experimentación con diferentes técnicas de machine learning, aprendizaje profundo y detección de anomalías, así como la evaluación y comparación de los modelos desarrollados.



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