Descripción de la oferta
ppMondragon Unibertsitatea es una Universidad práctica, innovadora y comprometida, centrada en el desarrollo de las personas, orientada a las necesidades de la empresa y la sociedad, pensada para hacer frente a los desafíos del mundo real y donde el conocimiento y su aplicación no tienen fronteras. /p h3Descripción de la oferta /h3 pSeleccionamos un/a graduado/a o en fase de finalización de máster o con máster para incorporarse a nuestro departamento de I+D en Arrasate y realizar su btesis doctoral /b en el marco de un proyecto de investigación de Inteligencia Artificial aplicada al ámbito intralogístico. /p pbResumen: /b La optimización de centros de distribución automatizados enfrenta un desafío crítico: la creciente divergencia entre el comportamiento teórico para el que fueron diseñados y su ejecución física real ante demandas cambiantes. Esta tesis propone un framework de Inteligencia Artificial Neuro-Simbólica (NeSy) basado en Logic Tensor Networks (LTN) para identificar y diagnosticar de forma autónoma la brecha semántica entre la intencionalidad del diseño y la experiencia final del cliente. /p pA diferencia de los métodos de aprendizaje profundo convencionales, que operan como cajas negras, esta investigación aborda la representación de estructuras simbólicas en redes neuronales mediante el grounding de principios logísticos universales en predicados lógicos diferenciables. El sistema propuesto utiliza la semántica de la lógica real para evaluar continuamente el grado de satisfacción de estos principios, permitiendo manejar conocimiento abstracto de dominio que es difícil de codificar de forma rígida. /p pLa validación del framework se realiza sobre distintos casos industriales con patologías logísticas heterogéneas para demostrar que los modelos son capaces de detectar anomalías con alta precisión y proporcionando diagnósticos multicapa mediante narrativas en lenguaje natural. /p h3Objetivo principal de la tesis /h3 pDesarrollo de un framework de IA Neurosimbólica basado en IA Logic Tensor Networks para el diagnóstico autónomo y explicable de anomalías en sistemas de intralogística automatizada, permitiendo identificar causas del desvío entre la ejecución actual y la intencionalidad original del diseño. /p h3Detalles del puesto /h3 ul liPerfil: Investigador. /li liÁmbito de investigación: Inteligencia Artificial /li liTipo de contrato: Personal Investigador en Formación. Durante todo el periodo de tesis. /li liJornada: Tiempo completo /li liLocalidad: 20500, Arrasate-Mondragon, Gipuzkoa, SPAIN /li /ul pBuscamos un perfil con un fuerte interés por la investigación aplicada y la Inteligencia Artificial, que compagine el rigor científico con una mentalidad orientada a la acción. Encajarás en el proyecto si tienes: /p ul liInquietud por la IA y aprendizaje continuo: Interés real por estar al día en los últimos avances de Inteligencia Artificial y aplicarlos de forma práctica. /li liCapacidad de prototipado: Habilidad y ganas de llevar las ideas y modelos a un entorno real o prototipo ejecutable. /li liIniciativa y proactividad: Capacidad para identificar áreas de mejora, proponer nuevas soluciones y participar activamente en la definición de nuevos proyectos de I+D. /li liCompromiso con el impacto: Motivación por investigar tecnologías que resuelvan problemas reales y transformen el entorno actual. /li libFormativos: /b /li liGraduados en Informática, Matemáticas o Física con máster en Inteligencia Artificial, Machine Learning, Análisis de datos, Informática, Big Data, Ciencia de Datos o ámbitos cercanos. /li libConocimientos específicos: /b /li liCiencia de Datos, Ingeniería de Datos, Big Data /li liAprendizaje automático, Time Series, Machine Learning, Deep Learning, Reinforcement Learning /li /ul pbSector: /b Editorial, Educación y Formación /p /p #J-18808-Ljbffr
