23 de enero - Seminario: la transformación digital aplicada a la industria de producción y los servicios

Descripción

La Escuela Politécnica Superior (EPS) de la Universidad Autónoma de Madrid (UAM) y Madrid Network presentan el Aula en Industria 4.0, un proyecto pionero que tiene como objetivos la formación de directivos y trabajadores industriales y la difusión de conocimiento al público general sobre las tecnologías que están configurando el escenario industrial del futuro.
Entre las tecnologías que están posibilitando la transformación hacia una industria inteligente y conectada se encuentran asociadas a Big Data, Cloud Computing, Ciberseguridad, Realidad Aumentada, Fabricación Aditiva (p.ej. impresión 3D), Sensores e Internet de las Cosas, Inteligencia Artificial y Robótica Avanzada.

 

El 23 de enero de 2019 se impartirá el seminario: la transformación digital aplicada a la industria de producción y los servicios en el que se abordarán las siguientes temáticas:

Comunicaciones en la Industria 4.0: del sensor a la nube

Sin lugar a dudas, las redes de comunicaciones son una pieza fundamental en la Industria 4.0. Conceptos tales como M2M, IoT o el Cloud no serían posible sin una red que dé soporte a los elementos a conectar, desde sensores y robots a fábricas enteras. Las tecnologías facilitadoras para estas redes van desde protocolos inalámbricos hasta enlaces de alta capacidad basados en comunicaciones ópticas, para poder subir los datos a procesar en la nube.
El seminario cubrirá a alto nivel distintos aspectos de las comunicaciones en la Industria 4.0, presentando los protocolos presentes en la Internet de las Cosas, así como su relación con la infraestructura inalámbrica y cableada de red que permite interconectar los distintos sistemas. Así mismo, se plantearán los requisitos de calidad de servicio necesarios para un funcionamiento óptimo de este tipo de infraestructuras, que deberán soportar un número muy alto de comunicaciones concurrentes.

Cómo  sacar más partido  a la información que posee  mi empresa:  Big  Data y Data Analytics

Una de las características que definen la Industria 4.0 es la abundancia de datos. Sensores, redes de comunicaciones, dispositivos móviles, redes sociales, bases de datos públicas o privadas,  noticias  o  internet  son  fuentes  de  información  que  puede  ser  capturada  y procesada para mejorar en numerosos aspectos el funcionamiento de una empresa. Máquinas capaces de predecir fallos y lanzar de manera automática procesos de mantenimiento, asistentes de producción que estiman la demanda en el mercado un determinado producto o modelos predictivos capaces de anticipar con precisión el comportamiento de un cliente son sólo algunos ejemplos de lo que la analítica de datos puede aportar a la empresa del futuro. En esta charla se presentarán algunos de los retos y oportunidades del Big Data en el contexto de la Industria 4.0.

Seguridad de los datos: limitación o ventaja competitiva? Las perspectivas de la ciberseguridad

Uno de los pilares de la economía moderna son los datos. Las organizaciones los necesitan para el normal funcionamiento y no hay dudas que el acceso confiable a los datos es una condición básica para el crecimiento. Sin embargo, nuestros datos están mucho más expuestos de lo que habitualmente percibimos. Tomar consciencia de la situación a todos los niveles de la organización es el primer paso para asegurar su autenticidad, integridad y disponibilidad. Una vez conseguido este objetivo, podemos apoyarnos en el uso de los datos para evolucionar y tomar posiciones de privilegio frente a competidores con menos madurez y desarrollo en sus esquemas de protección de datos.

Presente y Futuro de las Aplicaciones del Análisis Automático de Información Visual

El tratamiento de información visual es hoy por hoy esencial en dominios tan diversos como el diagnóstico por imagen, la videovigilancia, el control de procesos industriales, la teledetección, el comercio electrónico, la industria audiovisual, etc. La penetración que durante la última década han tenido estas técnicas en ámbitos como eHealth, Surveillance o SmartCities, por citar algunos, ha sido enorme, gracias a los constantes avances de las técnicas más o menos tradicionales. Dentro aún del ámbito de la investigación, los resultados que desde hace menos de una década están alcanzando las técnicas de Deep Learning (una rama de Machine Learning) en la resolución de problemas de detección y clasificación de señales visuales están revolucionando el sector de la Visión Artificial (Computer Vision): la transferencia de estos resultados al sector productivo y a la sociedad está por eclosionar.

PROGRAMA

16:00 – 17:00

Comunicaciones en la Industria 4.0: del sensor a la nube

  • Ponente: Jorge López de Vergara

17:00 – 18:00

Cómo sacar más partido a la información que posee mi empresa: Big Data y Data Analytics

  • Ponente: Luis  Fernando  Lago  Fernández

18:00 – 19:00

Seguridad de los datos: limitación o ventaja competitiva? Las perspectivas de la ciberseguridad

  • Ponente: Álvaro Ortigosa Juárez

19:00 – 20:00

Presente y Futuro de las Aplicaciones del Análisis Automático de Información Visual

  • Ponente: Jesús Bescós Cano

 

PONENTES

  • Jorge López de Vergara (Escuela Politécnica Superior (EPS), Universidad Autónoma de Madrid (UAM) )

    Profesor titular en el Departamento de Electrónica y Tecnologías de la Comunicación de la Universidad Autónoma de Madrid (España). Recibió su título de master en telecomunicaciones de la Universidad Politécnica de Madrid (España) en 1998 y terminó su doctorado en ingeniería telemática en la misma universidad en 2003, donde obtuvo una beca de investigación de 4 años financiada por el Ministerio de Educación. En el año 2000 fue investigador visitante en los laboratorios Hewlett-Packard durante 6 meses. Ha participado en varios proyectos de investigación españoles y europeos. En 2009, junto con otros profesores universitarios, fundó Naudit High Performance Computing and Networking, una compañía derivada dedicada a la monitorización y análisis del tráfico. Sus temas de investigación actuales incluyen los servicios y gestión redes, así como la monitorización de aplicaciones distribuidas. Es coautor de más de 100 artículos en conferencias científicas y  revistas.

     

  • Luis Fernando Lago Fernández (Escuela Politécnica Superior (EPS), Universidad Autónoma de Madrid (UAM))

    Profesor Contratado Doctor en el Departamento de Ingeniería Informática de la Escuela Politécnica Superior de la Universidad Autónoma de Madrid (UAM). Licenciado en Ciencias Físicas (1998) y Matemáticas (2004) por la UAM, obtuvo su doctorado en Ingeniería Informática en el año 2003 por la misma universidad. Sus intereses investigadores abarcan distintas áreas del aprendizaje automático y la ciencia de datos, como las redes neuronales artificiales y el aprendizaje profundo. Publica regularmente en revistas y congresos internacionales del área. Además de su actividad académica e investigadora, colabora habitualmente con empresas en actividades de I+D relacionadas con la analítica de datos.

     

  • Álvaro Ortigosa Juárez (Escuela Politécnica Superior (EPS), Universidad Autónoma de Madrid (UAM))

    Profesor Contratado Doctor en el Departamento de Ingeniería Informática de la Universidad Autónoma de Madrid, Director del Instituto de Ciencias Forenses (UAM) y del Centro Nacional de Excelencia en Ciberseguridad. Director de los estudios de Máster “Análisis de Evidencia Digital y Lucha contra el Cibercrimen” y “Auditoria, Gestión y Gobernanza de las TICs”. Participante en diversos proyectos de investigación financiados por la EU relacionados con ciberseguridad, 2 de ellos como Investigador Principal. Miembro del European Cybercrime Training and Education Group.

     

  • Jesús Bescós Cano (Escuela Politécnica Superior (EPS), Universidad Autónoma de Madrid (UAM))

    Se graduó en Ingeniería de Telecomunicación en 1993 y obtuvo el título de Doctor en el mismo ámbito en 2001, ambos títulos por la Universidad Politécnica de Madrid (UPM). Actualmente es Profesor Titular en la Universidad Autónoma de Madrid, donde co-dirige el Video Processing and Understanding Lab.
    Sus líneas de investigación incluyen el análisis de secuencias de vídeo, la indexación de vídeo basada en contenido, la visión artificial 2D y 3D, etc. Ha estado involucrado en proyectos europeos relacionados con museos (e.g., RACE-Rama), educación (e.g., ET-Trends), análisis de contenido audiovisual (e.g., ACTS-Hypermedia, ICTS-AceMedia and Mesh), realidad virtual (e.g., IST-Slim-VRT), etc., y en proyectos de ámbito nacional, tanto en el marco de convocatorias públicas en I+D+i como en el marco de colaboraciones con el sector privado, dirigiendo equipos de trabajo, habiendo supervisado cuatro tesis doctorales, y dando lugar en conjunto a más de cincuenta publicaciones en conferencias y revistas científicas.

 

 

 

 

 

 

Fecha/Hora

23/01/2019
16:00 - 20:00

Ubicación

Madrid Network
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