UDC
Académica
Expertos en:
Modelización y simulación
- Mecánicos o estructurales.
- Términos o termodinámicos.
- De fluidos: gases, líquidos.
- Interacción fluido estructura.
- Acústicos o Vibroacústicos.
- Medioambientales.
- Fenómenos multifísicos.
- Valoración de productos financieros y sus riesgos, gestión de carteras.
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.
- Estadísticas del turismo.
- Estudios de clientes, mercados y productos.
- Riesgo y análisis financieros.
- Diseño de experimentos, ensayos clínicos.
- Bioestadística, epidemiología.
- Aplicaciones en el ámbito de la salud.
- Control de calidad y fiabilidad.
- Control de producción, procesos y stocks.
- Aplicaciones estadísticas para la industria o las administraciones públicas.
- Análisis estadístico de Big Data con información incompleta (censura, truncamiento, etc.) o con sesgos de muestreo.
Optimización
- Optimización de procesos.
- Optimización de stocks.
- Optimización de recursos.
- Optimización en la localización de recursos.
- Planificación de rutas de transporte.
- Planificación del trabajo.
- Ayuda a la toma de decisión óptima.
- Optimización de procesos industriales y empresariales.
- Optimización de inversiones y carteras de inversión.
- Desarrollo e implementación de métodos numéricos de optimización con herramientas de HPC.
Inteligencia Artificial
- Aprendizaje automático.
- Redes neuronales.
- Deep learning.
- Machine learning.
- Modelos híbridos basados en datos y en la física.
- Desarrollo de digital twins.
Computación
- Programación en lenguajes científicos: Fortran, C, C++, Python, Matlab, R.
- Desarrollo de paquetes de software.
- Desarrollo de interfaces gráficas.
- Paralelización de algoritmos.
- Implementación de paquetes de software comerciales y libres.
- Uso de paquetes de software comercial.
- Uso de paquetes de software libre.
- Programación en GPUs.
- 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).
- Caracterización de residuos médicos. Algoritmos de clasificación de muestras biológicas.
- 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 la planificación de la adquisición de material sanitario en entornos inciertos de la evolución de tasas demográficas y tipos e intensidad de enfermedades y epidemias 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.
- Modelos epidemiológicos, redes de regulación genética.
Reto 3: Energía
- Generación de escenarios de la incertidumbre de la demanda de los diversos tipos de energía para usos domésticos e industriales.
- Optimización de la planificación de la capacidad de expansión de elementos generadores de energía y su transmisión.
- Optimización de la generación de energía eléctrica en edificios industriales y residenciales para autoconsumo y su conexión a la red de distribución.
- Ayuda en la toma de decisiones en procesos energéticos.
- Modelos de evolución de precios de energía.
- Valoración de derivados en mercados de energía.
- Simulación numérica de procesos de transferencia de calor y procesos de combustión.
- Simulación numérica de procesos termoeléctricos, termomagnéticos y termomecánicos.
Reto 5: Medioambiente
- Simulación, optimización y control de procesos de producción y distribución.
- Modelización y simulación de incendios forestales.
- Simulación, predicción e impacto de desastres naturales tales como inundaciones y terremotos.
- Optimización de la planificación de riegos con fines agrícolas y ganaderos.
- Simulación numérica de ríos y rías.
Casos de uso:
Estimación de la cantidad de impurezas procedentes de agua y sólidos en combustibles para aviación a partir de códigos ISO.
Se propuso un enfoque matemático original basado en el uso de datos históricos de combustibles a los que se les había añadido proporciones conocidas de agua o de impurezas en estado sólido. Se estimaron las proporciones de cada uno de los dos tipos de impurezas mediante métodos de máxima verosimilitud.
Se entregó el software desarrollado, obteniéndose una publicación en revista científica. Es una colaboración con la empresa PECOFacet Ibérica, del grupo CLARCOR.
Detección de áreas defectuosas en los cigüeñales mediante análisis de imágenes digitales y métodos estadísticos de clasificación supervisada
Se usaron métodos de mínimos cuadrados parciales (PLS) y análisis de componentes principales (PCA) para transformar la matriz de características original. Luego, se aplicaron métodos estadísticos multivariantes de clasificación supervisada a la base de datos de vectores para determinar si un área de un cigüeñal es defectuosa.
Se entregó el software desarrollado, obteniéndose una publicación en revista científica. Es una colaboración con la empresa CIE Galfor
Asignación óptima de muestras a placas de laboratorio
El algoritmo desarrollado, simPCR, se ha integrado en el software de laboratorio NextLims. Este software gestiona, de forma automática, todas las tareas relacionadas son las técnicas de secuenciación Sanger y NGS.
Se registró el software desarrollado, que es la Librería simPCR (librería de optimización de llenado de placas PCR en el proceso de secuenciación Sanger). Es una colaboración con la empresa Health in Code.
Doctorado Industrial Europeo WEAKUPCALL
Se trata de un doctorado industrial de la convocatoria MCSA-ITN-EID de 2014, desarrollado en el periodo 2015-2018. La temática se enmarca en el ámbito de las finanzas computacionales. Se trata de una colaboración entre grupos de las universidades de Delft, Bolonia y A Coruña, el centro CWI de Amsterdam y empresas holandesas, italianas y españolas. Desde la UDC se dirigieron dos tesis doctorales, realizadas en colaboración con el Banco de Santander y Analistas Financieros Internacionales.
Doctorado industrial europeo ABC-EU-XVA
Se trata de un doctorado industrial de la convocatoria MCSA-ITN-EID de 2018, desarrollado en el periodo de noviembre de 2018 a octubre de 2022. La temática se enmarca en el ámbito de los ajustes de valoración para derivados financieros. Se trata de una colaboración entre grupos de las universidades de Delft, Libre de Bruselas, Bolonia y A Coruña, el centro CWI de Amsterdam y empresas holandesas, belgas, italianas y españolas. Desde la UDC se han desarrollado dos tesis doctorales, realizadas en colaboración con el Unipol SAI y Rabobank/EY.
