2020-04-17
Online

Mantenimiento predictivo: Inteligencia artificial al servicio del IoT.

Una sesión en la que veremos cómo aplicar técnicas de Inteligencia Artificial en el sector industrial para poder predecir con exactitud cuando necesitamos realizar el mantenimiento de algunos de nuestros componentes.

Agenda

Duración 50 minutos

En primer lugar explicaremos en qué consiste el mantenimiento predictivo y cuales son sus principales aplicaciones hoy en día.

Después, mostraremos como se ha realizado todo el proceso de entrenamiento de un modelo que usa técnicas de Deep Learning que es capaz de predecir si el sistema refrigerante de unas tuberías va a fallar o no. Para todo este proceso utilizaremos Databricks Azure Machine Learning.

Por último, mostraremos nuestro modelo ejecutándose en un dispositivo IoT como la Jetson Nano.

Speakers

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Rodrigo Cabello

AI Team Lead en Plain Concepts

Team Lead de IA en Plain Concepts y MVP de Microsoft en Inteligencia Artificial con más de 10 años de experiencia en el desarrollo de Software. Apasionado por las tecnologías de vanguardia y todo lo relacionado con la Inteligencia Artificial. Actualmente, estoy desarrollando soluciones de aprendizaje automático de última generación, principalmente en el área de Deep Learning y Procesamiento de Lenguaje Natural.
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Sara San Luís

AI Software Engineer en Plain Concepts

Apasionada de las ciencias desde pequeña, estudié Matemáticas en la Universidad de Santiago de Compostela, formación que completé con un Máster en Estadística e Investigación Operativa. Este último me permitió adentrarme en el mundo de la IA y del ML, campos en los que trabajo ahora mismo en el equipo de IA de Plain Concepts.

Daniela Solís

AI Software Engineer en Plain Concepts

Artificial Intelligence Technical Lead en Plain Concepts. Maestría en Inteligencia Artificial de la Universidad de Amsterdam. Apasionada de las nuevas tecnologías y con un amplio conocimiento en ingeniería del software. En los últimos años me ha cautivado el  desarrollo de software en el  área de Machine Learning, Computer Vision  y Natual Language Processing principalmente utilizando técnicas de Deep Learning.
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