Procurando estudantes para se juntarem a nós na solução dos maiores desafios da manufatura usando IA.

Procurando estudantes para se juntarem a nós
na solução dos maiores
desafios da indústria usando IA.

Academia de IA

16.02.2022

Powdered by AI

Quem somos nós?

Somos a equipe de IA da Oqton. Nosso objetivo final é automatizar totalmente o processo de fabricação – desde o design até a produção e a logística – usando tecnologias de IA de última geração.

Fornecemos os modelos de IA e a infraestrutura de suporte que alimentam o sistema operacional de manufatura da Oqton.

Analisamos todos os tipos de dados, nuvens de pontos 3D, dados de sensores, dados de áudio, imagens, ... para suportar aplicações como segmentação de peças 3D, orientação para impressão 3D, engenharia reversa de varreduras de nuvens de pontos para modelos CAD, agrupamento 2D e 3D, agendamento de trabalho, desgaste de ferramentas, monitoramento de máquinas…

Engenharia Reversa - Convertendo uma nuvem de pontos 3D em uma representação CAD

What can we offer you?

  • Se você gosta de aplicar tecnologia de IA de última geração enquanto trabalha em sua tese de mestrado, você pode entre em contato conosco para obter um Tópico de tese de mestrado para trabalhar.
  • Se quiser ganhar alguma experiência industrial e ganhar algum dinheiro durante as férias de verão, você pode inscreva-se para um estágio.
  • Se você estiver interessado em realizar pesquisas de doutorado de classe mundial com relevância industrial e potencial de negócios, podemos < a href="mailto:tom.tourwe@oqton.com">envolver-se em um projeto de doutorado em Baekeland (com apoio de VLAIO)

Segmentação de nuvem de pontos 3D – Identificação de regiões de interesse em uma nuvem de pontos 3D

O que você pode esperar?

Os desafios que adoramos trabalhar junto com você:

  • Aninhamento, também conhecido como empacotamento, que envolve colocar uma coleção de peças 3D no envelope de construção limitado da impressora 3D (o volume físico máximo que a impressora pode construir)
  • < li>Programação, que diz respeito à alocação de tarefas a serem executadas aos recursos disponíveis, como impressoras 3D.
  • Segmentação, que abrange a identificação de regiões locais de interesse dentro uma nuvem de pontos 3D
  • Engenharia reversa, que suporta a transformação de uma digitalização de nuvem de pontos 3D em uma representação CAD
  • Confiabilidade de dados, que abrange a análise da qualidade dos nossos conjuntos de dados, compostos por milhões de objetos 3D, garantindo assim o desempenho dos nossos modelos de IA
  • Detecção de anomalias, que examina se o comportamento de uma máquina não é “normal”.

Tecnologias de IA que (gostaríamos de) usar para tais aplicações:

  • Diferentes arquiteturas de rede, como redes de nuvem de pontos invariantes à rotação, transformadores, redes adversárias gerais, codificadores automáticos variacionais,…
  • Algoritmos diferentes, como algoritmos de pesquisa avançada, algoritmos genéticos, polígono sem ajuste…
  • Diferentes paradigmas de aprendizagem, como aprendizagem por reforço, aprendizagem federada, aprendizagem auto-supervisionada…

Além de trabalhar nesses desafios e tecnologias em um ambiente estimulante de P&D, ao lado de pessoas altamente motivadas, a Oqton oferece:

  • acesso a grandes conjuntos de dados do mundo real
  • uso de nossa infraestrutura de computação de última geração
  • orientação de engenheiros de IA experientes

Se você quiser saber mais sobre o sistema operacional de manufatura da Oqton e como usamos o aprendizado profundo baseado em nuvem de pontos para dar suporte à manufatura digital, dê uma olhada neste vídeo.

Watch video

Tom Tourwé

Também estamos abertos a considerar os seus interesses e a pensar em conjunto com as suas ideias, contacte-nos com as suas próprias sugestões criativas!

Tom Tourwé

Chefe de IA

O que esperamos

Nosso candidato ideal:

  • é curioso e ansioso para explorar tecnologias de IA de última geração
  • é capaz de trabalhar de forma autônoma
  • tem boas habilidades de programação em Python ou C++
  • adora enfrentar desafios complexos, no nosso caso relacionados com aprendizagem geométrica profunda, otimização combinatória ou aprendizagem multimodal