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SUMMARY:La imagen astronómica: nuestros ojos hacia el Universo.
DESCRIPTION:Impartido por el Dr. Francisco M. Montenegro Montes (UCM) \nLa gran mayoría de la información de que disponemos sobre los cuerpos celestes y\, en general\, de la materia en nuestro Universo procede del análisis de la luz que llega a nuestros telescopios y que normalmente queda registrada en forma de imágenes. En este seminario se presentará la tecnología asociada a la adquisición de la imagen astronómica profesional\, abarcando los procesos de detección\, calibración\, pre-procesado y almacenamiento de imágenes en archivos científicos. Finalmente se hablará sobre el potencial de descubrimiento que surge gracias a la aplicación de las técnicas de aprendizaje automático a los grandes repositorios de imágenes astronómicas. \n\nFrancisco Montenegro es actualmente investigador en el Grupo UCM de Astrofísica Instrumental y Extragaláctica (GUAIX) y docente en el Máster de Astrofísica de la UCM. Se doctoró en la Universidad de La Laguna habiendo desarrollado su trabajo en el Istituto di Radioastronomia\, en Bolonia. Después trabajó por más de 10 años en el Observatorio Europeo Austral (ESO)\, liderando las operaciones científicas del telescopio submilimétrico APEX situado en el desierto de Atacama en Chile.
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SUMMARY:Dos soluciones I+D de visión artificial
DESCRIPTION:Impartido por Dña. Beatriz Pacheco y D. Daniel Hernández (Pixelabs) \nComercio inteligente. Se trata de un proyecto real en el que se ha creado un sistema de visión artificial para aplicarlo en tienda. Con este desarrollo es consegue nuevas métricas para la tienda\, las cuales usarán para mejorar la calidad del servicio y la atención ofrecida al cliente. \nClasificación de residuos. Se explicarán algunos trabajos industriales relacionados con imagen hiperespectral para clasificación de diferentes tipos de residuos urbanos. Se detallan las fases de desarrollo del proyecto y las diferentes soluciones que se ofrecen al cliente para visualizar y procesar las imágenes infrarrojas. \n\nBeatriz Pacheco es Ingeniera de Visión artificial\, con conocimientos debidos al máster de Visión Artificial\, y del grado de Audiovisuales y Multimedia. Actualmente\, desarrolladora de proyectos de Visión Artificial. \nDaniel Hernández estudió Ingeniería electrónica y automática y actualmente es investigador y desarrollador de Visión artificial gracias al máster de Visión Artificial y doctorando en el grupo CAPO.
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SUMMARY:Avatares 3D Fotorrealistas con Inteligencia Artificial
DESCRIPTION:Impartido por el Dr. Dan Casas Guix (URJC) \nLa creación de humanos digitales en 3D es un área activa de investigación debido a la gran cantidad de aplicaciones en muchos campos\, incluido las telecomunicaciones\, el diseño de moda\, el e-commerce\, y los videojuegos. En esta charla hablaré de los recientes avances basados en el aprendizaje automático para la reconstrucción\, modelado\, y síntesis de personas y ropa en 3D directamente a partir de imágenes. \n\nDan Casas es Profesor Titular de la Universidad Rey Juan Carlos (URJC) desde Noviembre de 2023. Sus intereses en investigación se encuentran en la intersección de la Informática Gráfica\, la Visión por Computador y la Inteligencia Artificial\, con especial énfasis en la reconstrucción 3D y el modelado de superficies deformables para crear humanos virtuales. Dan es autor de más de 40 publicaciones de alto impacto (incluyendo ACM SIGGRAPH\, CVPR\, NeurIPS) que acumulan más de 5.000 citas y un h-index de 24\, inventor de 3 patentes internacionales\, y ha sido Investigador Principal de 7 proyectos nacionales y europeos. \nSu trayectoria investigadora ha sido reconocida a través de varios premios y becas muy relevantes\, incluyendo una beca individual Marie Sklodowska-Curie (2015)\, la Certificación i3 del Ministerio de Universidades (2020)\, una beca Leonardo FBBVA (2021)\, y la medalla honorífica del Premio Jóvenes Investigadores de la Real Academia de Ingeniería de España (2023). Además\, sus contribuciones científicas en el campo de la digitalización de humanos 3D le han llevado a recibir invitaciones como ponente (por ej.\, CVPR Workshop keynote speaker) y organizador (por ej.\, Area Chair ICCV 2023\, General Chair ACM I3D 2020) en los principales conferencias internacionales en el campo del Aprendizaje Automático\, los Gráficos y la Visión por Computador. \nDan obtuvo el título de Ingeniero Informático en 2009 por la Universitat Autònoma de Barcelona\, realizando el proyecto de final de carrera en una estancia de investigación de un año (2008-2009) en la Carnegie Mellon University (EEUU). En 2014 se doctoró en Informática Gráfica y Visión Artificial en la University of Surrey (Reino Unido)\, supervisado por el Prof. Adrian Hilton. Su tesis doctoral introdujo novedosos métodos para la animación de personajes a partir de captura multi-cámara\, permitiendo la síntesis de personajes 3D interactivos videorealistas. Realizó un postdoctorado (2014-2015) en el Institute for Creative Technologies de la University of Southern Carlifornia en Los Ángeles (EEUU) y otro postdoctorado (2015-2016) en el Max Planck Institute de Saarbrücken (Alemania). En 2016 obtuvo una beca Marie Sklodowska-Curie que le permite incorporarse a la Universidad Rey Juan Carlos como investigador\, y en 2018 consigue una plaza de Profesor Ayudante Doctor en la misma universidad.
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SUMMARY:Visión Artificial en el ámbito de la industria
DESCRIPTION:Impartido por Dña. María López de Maya (Hexcel) \nEn esta charla se describen 2 aspectos de la visión artificial en la industria. \n\n\n\nEl papel de la Visión Artificial en el control de calidad de un proceso productivo. Es crucial para el ingeniero de visión entender los requerimientos de calidad para traducirlos a lo que el sistema es capaz de capturar e identificar.\nDiseño de los sistemas de visión (elección de iluminación\, ópticas\, sensores…)\, teniendo en cuenta el soporte y mantenimiento de los mismos\, que debe ser procedimentado tanto si se externaliza como si hace internamente.\n\n\n\n\nMaría López es Vision Engineer – European Process Robustness Team\, en Hexcel.
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