Resumen
La experiencia que se espera de los solicitantes, así como las habilidades y cualificaciones adicionales necesarias para este trabajo, se enumeran a continuación.
Seleccionamos 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
tesis doctoral
en el marco de un proyecto de investigación de Inteligencia Artificial aplicada al ámbito intralogístico.
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
para identificar y diagnosticar de forma autónoma la brecha semántica entre la intencionalidad del diseño y la experiencia final del cliente.
A 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.
La 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 proporcionar diagnósticos multicapa mediante narrativas en lenguaje natural.
Objetivo principal de la tesis : Desarrollo 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.
Detalles del puesto
Perfil: Investigador.
Ámbito de investigación: Inteligencia Artificial
Tipo de contrato: Personal Investigador en Formación. Durante todo el periodo de tesis.
Jornada: Tiempo completo
Localidad: 20500, Arrasate-Mondragon, Gipuzkoa, SPAIN
Requisitos:
Requisitos y perfil
Inquietud por la IA y aprendizaje continuo: interés real por estar al día en los últimos avances de Inteligencia Artificial y aplicarlos de forma práctica.
Capacidad de prototipado: habilidad y ganas de llevar las ideas y modelos a un entorno real o prototipo ejecutable.
Iniciativa y proactividad: capacidad para identificar áreas de mejora, proponer nuevas soluciones y participar activamente en la definición de nuevos proyectos de I+D.
Compromiso con el impacto: motivación por investigar tecnologías que resuelvan problemas reales y transformen el entorno actual. xpzdshu
Requisitos formativos :
Graduados en Informática, Matemáticas o Física con máster en Inteligencia Artificial, Machine Learning, Análisis de datos, Informática, Big Data, Ciencia de Datos o ámbitos cercanos.
Conocimientos específicos:
Python
Ciencia de Datos, Ingeniería de Datos, Big Data
Aprendizaje automático, Time Series, Machine Learning, Deep Learning, Reinforcement Learning
Inteligencia Artificial, XAI
Se valorará: Euskera e Inglés
#J-18808-Ljbffr