Buscamos estudiantes que se unan a nosotros para resolver los mayores retos de la fabricación utilizando IA.

Buscamos estudiantes para que se unan a nosotros
en la resolución de los mayores
desafíos de la fabricación utilizando IA.

Academia AI

16.02.2022

Powdered by AI

¿Quiénes somos?

Somos el equipo de IA de Oqton. Nuestro objetivo final es automatizar por completo el proceso de fabricación, desde el diseño hasta la producción y la logística, utilizando tecnologías de IA de última generación.

Proporcionamos los modelos de IA y la infraestructura de apoyo que impulsa el sistema operativo de fabricación de Oqton.

Analizamos todo tipo de datos, nubes de puntos 3D, datos de sensores, datos de audio, imágenes, ... para dar soporte a aplicaciones como segmentación de piezas 3D, orientación para impresión 3D, ingeniería inversa de escaneos de nubes de puntos a modelos CAD, anidamiento 2D y 3D, programación de trabajos, desgaste de herramientas, monitorización de máquinas...

Ingeniería inversa - Conversión de una nube de puntos 3D en una representación CAD

What can we offer you?

  • Si te gusta aplicar tecnología de IA de vanguardia mientras trabajas en tu tesis de máster, puedes contactar para un tema de tesis de máster en el que trabajar.
  • Si quieres adquirir experiencia industrial y ganar algo de dinero durante las vacaciones de verano, puedes solicitar unas prácticas.
  • Si estás interesado en realizar una investigación de doctorado de primer nivel con relevancia industrial y potencial empresarial, podemos involucrarte en un proyecto de doctorado Baekeland (Con el apoyo de VLAIO)
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Segmentación de nubes de puntos 3D - Identificación de regiones de interés dentro de una nube de puntos 3D

¿Qué puede esperar?

Los retos en los que nos encanta trabajar contigo:

  • Nesting, también conocido como bin packing, que consiste en colocar una colección de piezas 3D en la envolvente de construcción limitada de la impresora 3D (el volumen físico máximo que la impresora puede construir)
  • Scheduling, que se refiere a la asignación de tareas que deben ejecutarse en los recursos disponibles, como las impresoras 3D.
  • Segmentación, que incluye la identificación de regiones locales de interés dentro de una nube de puntos 3D
  • Ingeniería inversa, que permite convertir una nube de puntos 3D escaneada en una representación CAD
  • Fiabilidad de los datos, que incluye el análisis de la calidad de nuestros conjuntos de datos, formados por millones de objetos 3D, y, por lo tanto, garantiza el rendimiento de nuestros modelos de IA
  • Detección de anomalías, que examina si el comportamiento de una máquina no es "normal".

tecnologías de IA que (nos gustaría) utilizar para tales aplicaciones:

  • Diferentes arquitecturas de red, como redes de nubes de puntos invariantes a la rotación, transformadores, redes adversariales generales, autocodificadores variacionales, ...
  • Diferentes algoritmos, como algoritmos de búsqueda avanzada, algoritmos genéticos, polígono no-fit...
  • Diferentes paradigmas de aprendizaje, como aprendizaje por refuerzo, aprendizaje federado, aprendizaje autosupervisado...

Además de trabajar en este tipo de retos y tecnologías en un entorno de I+D estimulante junto a personas muy motivadas, Oqton ofrece:

  • acceso a grandes conjuntos de datos del mundo real
  • uso de nuestra infraestructura informática de última generación
  • mentorización por parte de ingenieros experimentados en IA
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Si quieres saber más sobre el sistema operativo de fabricación de Oqton y cómo utilizamos el aprendizaje profundo basado en nubes de puntos para apoyar la fabricación digital, echa un vistazo a este vídeo.

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Tom Tourwé

También estamos abiertos a considerar sus intereses y a pensar junto con sus ideas, ¡contáctenos con sus propias sugerencias creativas!

Tom Tourwé

Jefe de IA

¿Qué esperamos?

Nuestro candidato ideal:

  • Es curioso y tiene ganas de explorar tecnologías de IA de última generación
  • Es capaz de trabajar de forma autónoma
  • Tiene buenas habilidades de programación, ya sea en Python o C++
  • Le gusta abordar desafíos complejos, en nuestro caso relacionados con el aprendizaje profundo geométrico, la optimización combinatoria o el aprendizaje multimodal
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