CAPACIDADES TECNOLÓGICAS
BIG DATA
Gestión y tratamiento de grandes cantidades de datos en tiempo real. Análisis de redes sociales y extracción de información.
GIS
Desarrollo de aplicaciones avanzadas de sistemas de información geográfica basados en OpenStreetMap, geolocalización y rastreo.
SMART LEARNING
Análisis de datos y realización de test para la detección de fraudes. Desarrollo de sistemas de identificación digital, biometría y encriptación.
INTERNET COLABORATIVO
Integración de redes sociales. Sistemas de distribución P2P. Sistemas de información multimedia.
SEGURIDAD
Sistemas de aprendizaje inteligente: E-learning, gamification y learning analytics.
SMART CITIES
Gestión del tráfico y movilidad inteligente. Sistemas de emergencia. Simulación y optimización de la eficiencia energética.
EXPERIENCIA DE USUARIO
Interacción persona-ordenador, usabilidad y accesibilidad.
FABRICACIÓN
Monitorización inteligente y optimización de procesos industriales y logísticos. Mejora en las comunicaciones industriales. Control de la calidad mediante visión por computador y sistemas de sensores.
SALUD
Dispositivos móviles y apps para la monitorización de señales biomédicas y servicios asistenciales en el entorno del "remote care".
ROBÓTICA
Síntesis de habla y procesamiento automático del lenguaje. Sistemas de percepción: control por visión y robots guía.
SECTORES DE APLICACIÓN
AERONÁUTICA
AUTOMOCIÓN
INFRAESTRUCTURAS
SALUD
MANUFACTURACIÓN
TEXTIL
PROYECTOS RELACIONADOS
- El objetivo de ANEM, en el que participa el SISCOM de la UPC, ha sido desarrollar, con modelos y técnicas de última generación, una plataforma modular capaz de generar datos sintéticos (es decir, no reales pero que servirán para entrenar la inteligencia artificial) protegidas de posibles amenazas en el ámbito de la ciberseguridad.
- La movilidad del futuro tiene que ser más inteligente, sostenible y conectada. En este contexto, el proyecto ‘Soluciones para la movilidad inteligente’, en el que ha participado el Laboratorio de la Facultad de Informática de Barcelona (inLab FIB) de la Universitat Politècnica de Catalunya - BarcelonaTech (UPC), ha logrado el desarrollo de un modelo predictivo de la ocupación de pasajeros en autobuses del transporte público basado en métodos de aprendizaje profundo (Deep Learning).
- El proyecto SCAPE, en el que participa el Grupo de Investigación en Electrónica de Potencia (GREP) de la Universitat Politècnica de Catalunya - BarcelonaTech (UPC), pretende avanzar hacia la estandarización en el diseño, la reducción de los costes y el aumento de las prestaciones de los sistemas electrónicos de conversión de potencia para la futura generación de vehículos eléctricos.
- El grupo de investigación Redes de Computadores y Sistemas Distribuidos (CNDS) de la Universitat Politècnica de Catalunya - BarcelonaTech (UPC) trabaja en LoRaMesher, un proyecto cuyo principal objetivo es diseñar un protocolo de enrutamiento de datos que permita la interconexión de dispositivos IoT sobre la tecnología de comunicación inalámbrica LoRa. Los dispositivos IoT conectados por LoRa construyen una red en malla (mesh), de forma que se pueden comunicar entre sí a través de los propios nodos de la red, tal y como ocurre en Internet.
