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LA UPV/EHU DESARROLLARÁ UN ROBOT INNOVADOR PARA PRODUCIR HIDRÓGENO VERDE A PARTIR DE LA LUZ SOLAR31 de enero de 2022El proyecto CATART, liderado por el equipo de investigación SUPREN (SUstainable PRocess ENgineering) del Departamento de Ingeniería Química y Ambiental de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería de Bilbao (UPV/EHU), combinará sus conocimientos de fotónica, ciencia de los materiales, catálisis, ingeniería química e inteligencia artificial para desarrollar una tecnología revolucionaria para producir productos químicos.
El objetivo del proyecto europeo CATART, que ha recibido una subvención de 3,2 millones de euros del programa HORIZON-EIC-2021-PATHFINDEROPEN-01 de la Unión Europea, es diseñar una tecnología que combine los campos de la ciencia de los materiales, la inteligencia artificial y las reacciones químicas para producir precursores de biocombustibles a partir de moléculas renovables, como el agua y el dióxido de carbono.
En concreto, “el proyecto pretende desarrollar una tecnología que recoja la luz solar como fuente de energía renovable y la utilice para convertir moléculas de agua o dióxido de carbono y producir hidrógeno o monóxido de carbono, respectivamente. Ambos productos tienen diversos usos en la industria química y el hidrógeno puede utilizarse también como combustible ecológico”, explica Iker Aguirrezabal Telleria, responsable del proyecto y miembro del equipo de investigación del SUPREN que dirige Pedro Luis Arias. Por ello, “el objetivo es diseñar una tecnología o prototipo versátil que pueda funcionar con luz solar tanto aquí como en otros puntos del planeta y que pueda, al mismo tiempo, adaptarse a las condiciones climáticas de cada lugar y aprender a producir grandes cantidades de hidrógeno y monóxido de carbono”. La combinación de conocimientos sobre fotónica, ciencia de los materiales, catálisis, ingeniería química e inteligencia artificial (a través del aprendizaje automático) allanará el camino para desarrollar una tecnología independiente capaz de maximizar la productividad”, añadió el Sr. Aguirrezabal.
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Las aplicaciones avanzadas, basadas en el uso de técnicas de análisis y procesamiento del lenguaje, como la traducción automática, el reconocimiento y la síntesis automática del habla, los sistemas de diálogo, la respuesta a preguntas, la extracción de información y los sistemas de búsqueda en la web se están convirtiendo rápidamente en una parte integrada de nuestros dispositivos digitales y de nuestra vida cotidiana. Son un componente clave en las soluciones basadas en la inteligencia artificial que proporcionan a las personas formas naturales de comunicarse con las máquinas (por ejemplo, Siri o Alexa), con otras personas (por ejemplo, la traducción automática en Skype), con repositorios de información y mucho más.
Estas tecnologías requieren una mezcla de conocimientos y enfoques de la informática, la lingüística, la estadística, la inteligencia artificial, el aprendizaje automático, la lógica… Si es usted informático, ingeniero o matemático, quizá se pregunte por las herramientas informáticas básicas que funcionan detrás de estos dispositivos o por la forma de integrar estas aplicaciones dentro de otras aplicaciones o de la web. Si es usted filólogo o lingüista, probablemente se pregunte cómo se utilizan en ellos los conocimientos lingüísticos: léxico, gramática y sentidos de las palabras; análisis morfológicos, sintácticos y semánticos…
SGIker DNA Bankua UPV/EHU
Este curso se centra en una serie de técnicas inspiradas en la inteligencia artificial y la estadística clásica. En la última década, estos campos han experimentado un gran auge, especialmente en lo que se refiere a problemas relacionados con grandes volúmenes de datos para los que la investigación matemática, estadística o de operaciones clásica no han podido ofrecer soluciones eficaces o eficientes. Las aplicaciones del aprendizaje automático abarcan campos tan diversos como la bioinformática, las finanzas o el lenguaje natural. El alumno estudiará las principales técnicas de minería de datos más comunes, además de adquirir habilidades en el uso de paquetes de software libre que implementan estas técnicas. Todo ello irá unido al estudio y demostración de aplicaciones reales de estas técnicas.