The project proposes an in-depth exploration of advanced machine learning techniques for the automated classification of stellar spectra, aiming to significantly reduce computation time compared to current methods used by Astro+. Beyond improving efficiency, the project envisions the development of models capable of directly determining stellar parameters through deep learning, eliminating the need for manual model fitting. This approach would represent a major step toward fully automated and more efficient spectroscopic analysis.
CENID: Analysis of perceived urban safety in the neighborhoods of Alicante
The project aims to identify the key factors influencing the perception of urban safety in selected neighborhoods of Alicante by analyzing elements such as lighting quality, graffiti, population density, and other relevant indicators. Through the use of artificial intelligence and video analysis tools, it seeks to create an objective, data-driven diagnostic that maps urban conditions affecting perceived safety.
Cadel: Implementation of new features for the Quantum recycled plastic management software
The goal of this project is to develop an intelligent system for analyzing and managing recycled plastic samples in compliance with regulations. It involves creating an online data management platform to organize experiments and verify conformity, a computer vision system for automated quality classification using deep learning, and a quality evaluation framework based on machine learning and PCA methods.
Cadel: Study and definition of new technology for the analysis of recycled LDPE based on the intelligent processing of multispectral images
This project covers several aspects of the process for verifying compliance with regulations based on samples of recycled plastic material — from analyzing the applicable standards to developing new methods of sample processing using artificial intelligence techniques.
Synergy: Development of a set of tools capable of running on the Unitree GO2 robot, encompassing mapping, autonomous navigation, and object and person recognition
It is intended to develop a set of tools, capable of running on the Unitree Go2 robot, that include mapping, autonomous navigation, and object and person recognition. The developed software will feature a simple interface so that non-expert personnel can use it.
SLAM heterogéneo robusto. Aplicación a situaciones de rescate y vigilancia
Actualmente existen diversas situaciones donde el uso de un robot podría ser fundamental. Imaginemos una situación de rescate donde queramos obtener un mapa de un edificio en ruinas o bien de un edificio o zona donde se ha producido un secuestro….
CooperActiveSLAM: Fusión sensorial y SLAM activo cooperativo para entornos de gran escala
Entidad financiadora: Ministerio de Ciencia e Innovación Referencia: DPI2009-07144 Duración: 2010-2012 Descripción La finalidad de este proyecto es diseñar una combinación de técnicas de navegación robótica y visión artificial para la mejora de la resolución del problema del SLAM en entornos de…
CATRINA: Características Tridimensionales para Navegación Autónoma
Entidad financiadora: Direcció General d’Universitat, Estudis Superiors i Ciència. Generalitat Valenciana Referencia: GV/2014/097 Duración: 2014-2016 Descripción El objetivo del proyecto es el desarrollo de mecanismos visuales de reconocimiento de objetos y lugares, y la localización de los mismos en mapas 3D para facilitar la…
SIRMAVED: Desarrollo de un sistema integral robótico de monitorización e interacción para personas con daño cerebral adquirido y dependientes.
Este proyecto ha sido financiado por el Ministerio de Economía y Competitividad del Gobierno de España dentro del Programa Estatal de I+D+i Orientada a los Retos de la Sociedad y confinanciado con fondos Feder europeos. LA referencia del proyecto es DPI2013-40534-R y el…