Contrato predoctoral - Robotica e Inteligencia Artificial aplicada a entornos de Vehiculos Autónomos de Superficie (USVs)

¿Te gustaría sumarte a una organización referente, innovadora y fuertemente comprometida con la investigación y la aportación de valor a la sociedad?

El propósito de AZTI es impulsar un cambio positivo para el futuro de las personas, contribuyendo a una sociedad saludable, sostenible e íntegra. Y tú, puedes ser parte de este reto.

Desde el equipo de Technologias Marinas buscamos un/a candidato/a para realizar una Tesis Doctoral en AZTI sobre Robotica e Inteligencia Artificial aplicada a entornos de Vehiculos Autonomos de Superficie (USVs)].

La persona candidata seleccionada se presentará a la convocatoria del programa IKERTALENT 2024 - Ayudas de formación a personal investigador predoctoral y personal tecnólogo en el ámbito científico-tecnológico y empresarial del sector agrario, pesquero y alimentario. En este caso se trata de un programa de ayudas a personal investigador en formación (Doctorado) con duración de 4 años.

La persona seleccionada se incorporará al equipo de los Drs. Jaime Valls Miro, Iñaki Quincoces, Gorka Gabiña y Anna Rubio del centro de AZTI en SUKARRIETA.

Título de la tesis: Estrategias multi-modales de navegación para observación y pesca con vehículos autónomos de superficie (USVs)

Directores/as de la beca predoctoral (en AZTI): Dr. Jaime Valls Miro, Dr. Iñaki Quincoces, y la colaboracion del Dr. Gorka Gabiña, la Dra Anna Rubio y Asier Nieto.

Resumen: Alrededor del 70% de la superficie del planeta está cubierta por océanos. Y sin embargo, se estima que se desconoce mas del 95% de lo que habita y en él ocurre. Esto se debe en gran medida al elevado coste económico que supone llevar a cabo este descubrimiento, al igual que lo riesgos que conlleva operar, investigar y extraer recursos del entorno marino. Aunque la tendencia a la automatización y robotización se abre paso en muchos sectores de la industria, la industria marítima no ha adoptado la tecnología autónoma a pesar del gran potencial que presenta. Aplicaciones como el monitoreo de aguas, seguridad y vigilancia marítima, investigación oceanográfica – mapas, datos oceánicos – así como la detección de bancos de peces para la pesca son claros exponentes del interés y las posibilidades que ofrecen los vehículos marítimos autónomos (USVs – Unmanned Surface Vehicles, or ASVs – Autonomous Surface Vehicles – en inglés).

El mar, sin embargo, es un entorno dinámico en constante cambio. Para explotar al máximo estos vehículos es necesario dotarlos de herramientas inteligentes que puedan responder a estos entornos altamente variables, con tomas de decisiones de acuerdo a los parámetros de planificación y datos de modalidades sensoriales a bordo que se derivan de observar el entorno del robot marino constantemente con sensores de naturaleza dispar.

Objetivos: Esta tesis doctoral se plantea los siguientes logros:

• Caracterización de sensórica de interés, centrándose en actividades de pesca y de investigación oceanográfica (cámaras, sondas acústicas, gases, temperatura, salinidad, etc.).
• Fusionado multi-modal para caracterización probabilística del entorno marino según la utilidad de la aplicación.
• Estrategias efectivas de planificación de la navegación y de toma de decisiones del SUV, incluidas las de aprendizaje inteligente.