BCAM

Académica

Expertos en:

Modelización y simulación

  • De los procesos de fabricación: inyección, estampación, forja, fabricación aditiva, etc.
  • De fluidos: gases, líquidos.
  • Interacción fluido estructura.
  • Mecánicos o estructurales.
  • Combustión.
  • Medioambientales.
  • Fenómenos multifísicos.

Estadística y Big Data

  • Asesoramiento estadístico y análisis de datos.
  • Predicción en series de tiempo.
  • Elaboración de mapas a partir de datos espaciales.
  • Estadísticas medioambientales y energéticas.
  • Bioestadística, epidemiología.
  • Aplicaciones en el ámbito de la salud.
  • Aplicaciones estadísticas para la industria o las administraciones públicas.

Optimización

  • Optimización de recursos.
  • Optimización en la localización de recursos.
  • Planificación de rutas de transporte.
  • Ayuda a la toma de decisión óptima.
  • Optimización de procesos industriales y empresariales.

Inteligencia Artificial

  • Aprendizaje automático.
  • Redes neuronales.
  • Redes bayesianas.
  • Deep learning.
  • Machine learning.
  • Modelos híbridos basados en datos y en la física.

Computación

  • Programación en lenguajes científicos: Fortran, C, C++, Pyton, Matlab, R.
  • Desarrollo de paquetes de software.
  • Paralelización de algoritmos.
  • Uso de paquetes de software libre.
  • Programación en GPUs.
  • Cálculo distribuido.
  • Computación de altas prestaciones.
  • Modelado de datos / bases de datos.
  • Computación cuántica.

Ámbitos de experiencia:

Reto 1: Salud

  • Visualización, procesamiento y análisis de imágenes médicas. Caracterización de falsos positivos. Modelos de aprendizaje utilizando grandes bases de datos (machine/deep learning).
  • Evolución de tasas demográficas. Proyecciones de población, y generación de árboles de escenarios en un horizonte temporal.
  • Caracterización de hábitos en la población. Simulación del flujo de usuarios por servicios.
  • Optimización de la planificación de la localización de centros sanitarios primarios en entornos inciertos de la evolución de tasas demográficas a lo largo de un horizonte temporal.
  • Optimización de tipos de flotas de ambulancias: Dimensionamiento y localización en un entorno incierto de demanda de servicio.
  • Optimización de la distribución de recursos sanitarios tanto humanos como materiales en situaciones de emergencia.

Reto 3: Energía

  • Predicción y planificación de la producción de energía para usos domésticos o industriales.
  • Optimización de redes de distribución de energía.
  • Optimización de la localización de las fuentes renovables (eólica, solar, fotovoltaica,…).
  • Optimización de la planificación del mantenimiento de generadores de energía eléctrica.
  • Simulación numérica de procesos de transferencia de calor y procesos de combustión.
  • Ayuda en la toma de decisiones en procesos energéticos.

Reto 5: Medioambiente

  • Simulación, predicción y control de emisiones contaminantes.
  • Modelización y simulación de incendios forestales.
  • Optimización de la planificación de la explotación forestal sostenible.
  • Optimización de la planificación de riegos con fines agrícolas y ganaderos.
  • Optimización de la planificación sostenible de la explotación de cuencas hidrográficas para fines industriales.

Historias de éxito:

Simulaciones multiescala para desarrollar materiales avanzados para baterías

En colaboración con CIC energiGUNE, BCAM ha desarrollado novedosas estrategias computacionales para comprender y optimizar el funcionamiento interno de los complejos materiales de las baterías. Nuestra estrategia incorpora información de mecánica cuántica a modelos atomísticos y mesoescalares precisos que se ejecutan con eficacia en arquitecturas informáticas paralelas. Además, BCAM ha introducido herramientas de cribado basadas en la IA para determinar con eficacia el «mejor material para la tarea» a partir de una serie de objetivos y restricciones.

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Neiker: Cartografía de las propiedades del suelo de alta resolución con modelos geoaditivos

Neiker necesitaba mapas de alta resolución de las reservas de carbono y las propiedades de la textura del suelo en diferentes usos del suelo a 0-30 cm de profundidad en el País Vasco. Para atender esta necesidad, BCAM desarrolló e implementó un marco de modelización unificado para la predicción espacial que incorpora los efectos de variables climáticas como la temperatura media, la temperatura mínima/máxima y las precipitaciones. Estos mapas contribuyen a la planificación agrícola de los cultivos, la gestión forestal y la protección del medio ambiente. Los mapas de carbono almacenado y de textura del suelo están a disposición del público en GeoEuskadi.

Más información.

Aprendizaje automático para mejorar la satisfacción del cliente en los seguros

Seguros Lagun Aro quería aumentar la satisfacción de sus clientes y evitar que abandonaran la empresa. Para satisfacer esta necesidad, BCAM desarrolló e implementó un modelo de aprendizaje automático para predecir las probabilidades de pérdida y retención de clientes. El software permite reentrenar el modelo en streaming y en un periodo de tiempo razonable, teniendo en cuenta el gran volumen de datos con el que trabajan.

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Más historias de éxito:

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