¿Te apasiona la investigación? Ven a realizar tu doctorado en TECNALIA ¡Te estamos esperando!
Desarrollarás tu tesis doctoral entre nuestro personal experto investigador, en líneas innovadoras y con impacto en la sociedad y en proyectos de I+D actualmente en desarrollo en la organización. Contarás con una codirección de tesis en TECNALIA, que te apoyará para conseguir el nivel científico necesario. Estarás en un entorno dinámico, internacional y multidisciplinar. Además, dispondrás de acceso a un equipamiento de alto nivel tecnológico.
El objetivo de la beca es ahondar en el conocimiento sobre técnicas de analítica de datos y optimización para extraer y explotar nuevo conocimiento basado en datos. En esencia la tesis se centrará en el dominio conocido como Digital Energy o proceso de Digitalización Energética, para el que la analítica de datos juega un rol fundamental para varias aplicaciones específicas como la, la monitorización, identificación de la condición, el modelado del envejecimiento y mantenimiento predictivo de máquinas, la optimización de la operación con criterios de eficiencia de infraestructuras energéticas. Para eso se investigará en campos de la analítica de datos como el sensado blando (soft-sensing), la generación de datos sintéticos a partir de gemelos digitales (digital twins), la predicción de aparición de faltas a partir de modelos data driven o híbridos o la eficiencia energética en infraestructuras intensivamente consumidoras de energía, entre otras. En particular, la tesis gravitará alrededor del diseño e implementación de nuevos modelos que identifiquen relaciones causa‑efecto a partir de medidas indirectas o sensor virtual, de nuevos modelos de mantenimiento predictivo y de operación eficiente de activos energéticos basado en técnicas descriptivas y predictivas que aprendan de los datos reales medidos, de los datos sintéticos generados mediante los modelos digitales.
La beca doctoral se enmarca dentro del conjunto de técnicas amparadas bajo el paraguas Big Data, concepto por el que se conoce al conjunto de técnicas, métodos, modelos y arquitecturas orientadas a extraer conocimiento de grandes volúmenes de datos e interpretar su valor. En dicho conjunto los modelos de analítica de datos suponen el “cerebro” que debe inferir el conocimiento de los datos, bien sea para descubrir patrones y relaciones existentes entre las variables que los conforman, predecir futuros valores de una o varias de dichas variables, o prescribir qué acciones deben llevarse a cabo según los valores registrados por ellas durante un tiempo determinado. La analítica de datos supone, para un ingeniero, un campo donde la creatividad y el reto técnico se encuentran, lo que motiva en la actualidad una verdadera fiebre investigadora alrededor de la confección de nuevos modelos descriptivos, predictivos y prescriptivos, con propuestas que conjugan algoritmos bio-inspirados, aprendizaje máquina y computación distribuida.
En los últimos tiempos la analítica de datos en sistemas Big Data se empiezan a conocer y aplicar con éxito en varios sectores como las Telecomunicaciones (detección de fraude, emparejamiento de oferta en plataformas digitales, optimización de recursos en redes), Banca (optimización de portafolios), o Salud (predicción de enfermedades). Pero esta tecnología es prácticamente incipiente en el dominio energético que está sufriendo un proceso severo de digitalización. Este hecho está originando una demanda cada vez más acusada de modelos y funcionalidades basados en el Big Data. Pese a su inherente valor, los datos de consumo y generación de energía recogidos en plantas industriales, parques eólicos y otras infraestructuras tienen características singulares, son generados en tiempo real, están sujetos a cambios no previsibles (pero sí detectables), pueden resultar críticos para la seguridad y la forma de acceso y manipulación suele ser muy restringida. El volumen de datos en este entorno seguirá creciendo exponencialmente, debido a la instrumentalización progresiva y digitalización de infraestructuras intensivas en consumo y generación de energía.
En este contexto, la tesis doctoral abordará varias líneas de investigación relacionadas con la eficiencia energética en grandes infraestructuras, con particular énfasis en los siguientes aspectos:
Titulación y Especialidad:
Ingeniería Informática (Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial)
Física
Matemáticas
Ingeniería de Telecomunicaciones
Ingeniería Eléctrica
Idiomas: dominio de Inglés y Castellano.
Informática: Python, R, MATLAB, Látex.
Se valorará:
La proactividad, la capacidad de análisis crítico, el trabajo en equipo. La predisposición a generar ciencia aplicada con orientación a resultados.
La formación previa del candidato/a en los temas de la tesis (a nivel de Máster o similar), particularmente en modelos de aprendizaje máquina y modelos de computación neuronal