Contratos NEXT GENERATION
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Categoría Profesional: Técnico Especialista (Bachiller, FP2) Investigador/a Principal: Francisco Javier Durán Muñoz Dedicación: 20 horas/semanales Duración: 6 meses Trabajo a realizar: Desarrollo de soluciones relativas a la optimización de procesos de negocio utilizando aprendizaje computacional (machine learning, ML) y redes neuronales de grafos (Graph Neural Networks, GNNs)
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Categoría Profesional: Técnico Superior B (Titulación Universitaria Superior) Investigador/a Principal: Francisco Javier Durán Muñoz Dedicación: 40 horas/semanales Duración: 6 meses Trabajo a realizar: Desarrollo de soluciones relativas a la optimización de procesos de negocio utilizando aprendizaje computacional (machine learning, ML) y redes neuronales de grafos (Graph Neural Networks, GNNs)
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Categoría Profesional: Técnico Superior B (Titulación Universitaria Superior) Investigador/a Principal: Enrique Márquez Segura Dedicación: 40 horas/semanales Duración: 12 meses Trabajo a realizar: Procesamiento inteligente de sistemas embebidos multisensores para diversos dominios de aplicación. Caracterización de requisitos hw-sw para codiseño de un sistema embebido de ultrabajo consumo para aplicación de interés. Diseño de un prototipo del sistema embebido. Validación y evaluación del prototipo.
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Categoría Profesional: Técnico Superior B (Titulación Universitaria Superior) Investigador/a Principal: Enrique Márquez Segura Dedicación: 40 horas/semanales Duración: 12 meses Trabajo a realizar: Diseño de un sistema embebido con sensores y comunicaciones para el control de acceso a vehículos. Desarrollo de algoritmos y software de control de acceso usando técnicas de inteligencia artificial. Optimización del software del sistema para el ámbito de aplicación. Validación y evaluación del prototipo desarrollado.
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Categoría Profesional: Técnico Superior B (Titulación Universitaria Superior) Investigador/a Principal: Enrique Márquez Segura Dedicación: 40 horas/semanales Duración: 12 meses Trabajo a realizar: Caracterización de requisitos HW-SW para codiseño de un sistema embebido de ultrabajo consumo basado en RISC-V. Optimización del SW del sistema para el dominio de aplicación. Validación y evaluación del rendimiento del prototipo desarrollado.
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Categoría Profesional: Técnico Superior A (Doctor) Investigador/a Principal: Enrique Márquez Segura Dedicación: 40 horas/semanales Duración: 12 meses Trabajo a realizar: Procesamiento de señales digitalizadas para búsqueda y clasificación de patrones (eventos, distorsiones). Diseño de un sistema embebido basado en una arquitectura abierta RISC-V, con integración de microcontroladores (ASIC). Diseño de software de procesado en tiempo real para el sistema embebido. Validación y evaluación del prototipo.
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Categoría Profesional: Técnico Superior B (Titulación Universitaria Superior) Investigador/a Principal: Enrique Márquez Segura Dedicación: 40 horas/semanales Duración: 12 meses Trabajo a realizar: Análisis de algoritmos, con enfoque en tiempo real, en campos de aplicación de interés: salud inteligente, robótica, sistemas de transporte inteligente. Co-diseño hardware-software de sistemas ciberfísicos de tiempo real. Nuevos algoritmos y arquitecturas en los campos de aplicación de interés. Validación y evaluación de las soluciones desarrolladas. Colaboración en los temas de investigación con equipos interdisciplinares.
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Categoría Profesional: Técnico Superior B (Titulación Universitaria Superior) Investigador/a Principal: Enrique Márquez Segura Dedicación: 40 horas/semanales Duración: 12 meses Trabajo a realizar: Desarrollo y optimización de algoritmos de visión por computador para cámaras de uso industrial que incorporan sensores de distancia. Prototipado de los algoritmos previamente desarrollados en FPGA y sistemas embebidos. Validación y evaluación del rendimiento del sistema desarrollado.
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Categoría Profesional: Técnico Superior B (Titulación Universitaria Superior) Investigador/a Principal: Enrique Márquez Segura Dedicación: 40 horas/semanales Duración: 12 meses Trabajo a realizar: Análisis de modelos de inteligencia artificial para visión artificial y modelos de análisis de series temporales. Estudio del estándar RISC-V (arquitectura de procesador abierta) para el procesamiento de los modelos analizados. Diseño de técnicas hardware de aceleración de los modelos analizados en una arquitectura RISC-V, incluyendo modificación y adaptación de los modelos. Validación y evaluación de las soluciones desarrolladas.
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Categoría Profesional: Técnico Superior B (Titulación Universitaria Superior) Investigador/a Principal: Enrique Márquez Segura Dedicación: 40 horas/semanales Duración: 12 meses Trabajo a realizar: Estudio de aplicaciones basadas en inteligencia artificial para el diseño de un asistente virtual en el contexto de la atención de mayores en el hogar. El asistente virtual tendrá capacidad de procesar señales de diversa índole, como cámaras (visión artificial), sensores IoT, dispositivos médicos, así como entender voz natural (LLM en local) y generar voz. Diseño de un sistema embebido para ejecutar el asistente virtual con factores de rendimiento y consumo (CPU, acelerador NPU). Análisis de un sistema distribuido compuesto de múltiples dispositivos embebidos, con posibilidad de un entrenamiento ML federado. Validación y evaluación de las soluciones desarrolladas.
