Noticias
Laura Millán García presenta en el Congreso EVOSTAR 2021 el trabajo titulado «Estimation of Grain-level Residual Stresses in a Quenched Cylindrical Sample of Aluminum Alloy AA5083 using Genetic Programming»
La sesión tendrá lugar el 8 de abril a las 12:30 en la sala 9C: EvoAPPS 7 – Image Analysis & Signal Processing. Adjuntamos el programa del evento donde se puede consultar el Abstract del trabajo y el video con la presentación realizada para aquellos que no puedan verla en directo. https://easychair.org/smart-program/Evo2021/
Aplicación de clasificadores de imágenes basados en redes neuronales en meteorología espacial (e-CALLISTO)
Micro-Stress-MAP colabora con el proyecto CELESTINA* (Castillian E-Callisto Leading Experimentation in Solar-Terrestrial Interaction with Novel Antennas, https://celestina.web.uah.es) en la detección de erupciones solares dentro de la red internacional de radio-espectrómetros e-CALLISTO (http://www.e-callisto.org). *Responsables: Manuel Prieto (Universidad de Alcalá de Henares), Javier Bussons (Universidad de Murcia), Christian Monstein (Istituto Ricerche Solari Locarno).
Aprobado experimento de difracción de neutrones en el reactor pulsado del FLNR, en Dubna, Rusia
El equipo del Proyecto Micro-Stress MAP ha conseguido la aceptación de un experimento de difracción de neutrones para la determinación de tensiones residuales microscópicas en muestras de aluminio sometidas a altos tiempos de recocido (500h). El experimento se realizará en el instrumento FSD del Frank Laboratory on Neutron Phyics JINR (Dubna, Russia) durante el mes…
Celebración de una reunión de trabajo entre la Universidad de Extremadura y Absys
Este pasado 18 de febrero se ha llevado a cabo una reunión de trabajo entre el grupo GEA de la Universidad de Extremadura y el grupo Absys de la Universidad Complutense de Madrid en relación con el proyecto Micro-Stress-MAP. Se ha continuado trabajando en el desarrollo de algoritmos evolutivos en relación con el proyecto y…
Seguir leyendo Celebración de una reunión de trabajo entre la Universidad de Extremadura y Absys
Concedida financiación para la tercera anualidad del proyecto Micro-Stress-MAP
La Dirección General de Investigación de la Comunidad de Madrid ha concedido financiación para la tercera anualidad del proyecto por un total de 72.000 €. Considerando la información disponible hasta este momento, los resultados de las evaluaciones del seguimiento científico-técnico y las justificaciones económico- administrativas presentadas y la Dirección General ha propuesto la continuidad durante la…
Seguir leyendo Concedida financiación para la tercera anualidad del proyecto Micro-Stress-MAP
Artículo aceptado para presentación y publicación en el Congreso EvoStar 2021
El artículo Estimation of Grain-level Residual Stresses in a Quenched Cylindrical Sample of Aluminum Alloy AA5083 using Genetic Programming firmado por los integrantes del proyecto Laura Millán García, Gabriel Kronberger, Jose Ignacio Hidalgo Pérez, Ricardo Fernández Serrano, Oscar Garnica and Gaspar González Doncel y en el que se resumen los últimos avances del proyecto Micro-Stress-MAP. El…
Seguir leyendo Artículo aceptado para presentación y publicación en el Congreso EvoStar 2021
Absys recibe el Premio de investigación UCM-Fundación Instituto Roche
El grupo Absys (Adaptive and Bioinspired Systems) de la Universidad Complutense de Madrid y grupo participante en el proyecto Micro-Stress-MAP CM, ha sido distinguido con el Premio UCM-Fundación Instituto Roche de Salud Digital. Este galardón tiene como objetivo reconocer la labor científica de los investigadores de la Universidad Complutense de Madrid en el avance del…
Seguir leyendo Absys recibe el Premio de investigación UCM-Fundación Instituto Roche
Manual de Uso de arquitecturas de IA basadas en GPU
Micro-stress pone a disposición de los investigadores interesados un manual de uso de las arquitecturas basadas en GPU y gestionadas por la plataforma DIGITS de NVIDIA.Digits es una herramienta para el entrenamiento y consulta de modelos de inteligencia artificial basados en redes neuronales. El sistema utiliza las arquitecturas GPU para acelerar los procesos y permitir el…
Seguir leyendo Manual de Uso de arquitecturas de IA basadas en GPU
Manual de Instalación de arquitecturas de IA basadas en GPU
Micro-stress pone a disposición de los investigadores interesados un manual de instalación de la herramienta DIGITS de NVIDIA.Digits es una herramienta para el entrenamiento y consulta de modelos de inteligencia artificial basados en redes neuronales. El sistema utiliza las arquitecturas GPU para acelerar los procesos y permitir el entrenamiento de redes más complejas. Este manual explica…
Seguir leyendo Manual de Instalación de arquitecturas de IA basadas en GPU