Albert
Obiols
Vives
Responsable de Ciencia de Datos y Big Data
Albert
Obiols

Albert Obiols, postgraduado en «Big Data Management and Analytics», ingeniero en informática e Ingeniero Técnico en Informática de Sistemas todo por la UPC.  Actualmente es responsable del Área de Data Science y Big Data del inLab FIB, donde trabaja desde el año 1993, y desde donde ha colaborado en numerosos proyectos tanto para la UPC como para otras instituciones y empresas. Sus ámbitos de experiencia se basan en el Análisis y visualización de los datos, las tecnologías Big Data, las bases de datos, las tecnologías web, las aplicaciones móviles nativas Android y la gestión académica.

Proyectos Final de Carrera que ha dirigido

Predictive eBoost: diseño de estrategias basadas en aprendizaje automático para mejorar la eficiencia de las baterías de los vehículos eléctricos

Principales proyectos que ha dirigido

El inLab FIB colabora con Kemchain en un proyecto para mejorar la gestión documental técnica en el sector químico mediante inteligencia artificial. Kemchain, creada el 2023, ha desarrollado una plataforma SaaS que automatiza el ciclo de vida de los documentos, aumentando la eficiencia y la seguridad en los procesos empresariales químicos.
El proyecto AgriTechnologies 2.0 de ModpoW busca revolucionar el riego y la fertilización agrícola mediante el modelado, el aprendizaje automatizado y la automatización de las decisiones.

Principales proyectos en que ha intervenido

El inLab FIB colabora con Kemchain en un proyecto para mejorar la gestión documental técnica en el sector químico mediante inteligencia artificial. Kemchain, creada el 2023, ha desarrollado una plataforma SaaS que automatiza el ciclo de vida de los documentos, aumentando la eficiencia y la seguridad en los procesos empresariales químicos.
Un sistema de inteligencia artificial que genera rosas a partir de un esbozo i una descripción breve. El resultado es una imagen con una o más rosas que sigue la forma del esbozo e intenta reflejar el texto descriptivo.
Generación de rosas digitales mediante la inteligencia artificial y la informática aplicadas al arte a partir de modelos de deep learning.

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