Abian da IN-DEEP, Deep Learning tekniketan doktorego-ikasleak prestatzeko MSCA Doctoral Network proiektua

• Hasierako bilera (Kick Off meeting) otsailaren 1ean egin zen.
• Proiektua David Pardo ikertzaileak (UPV/EHU) koordinatzen du, eta BCAMeko koordinazioa Judit Muñoz Matute doktorego osteko ikertzailearen ardura da.
• IN-DEEPen helburua alderantzizko arazoetarako (inverse problems) ikaskuntza sakoneko teknologia berrien prestakuntza eta ikerketa sustatzea da.

Dagoeneko martxan da IN-DEEP, Deep Learning (DL) tekniketan doktorego-ikasleak prestatzeko MSCA Doctoral Network proiektua, joan den otsailaren 1ean egindako hasierako bilerarekin. Proiektu honen xedea alderantzizko arazoetarako ikaskuntza sakoneko teknologia berrien prestakuntza eta ikerketa sustatzea da.

Proiektua David Pardo ikertzaileak (UPV/EHU) koordinatzen du, eta BCAMeko koordinazioa Judit Muñoz Matute doktorego osteko ikertzaileak zuzentzen du.

IN-DEEP proiektuak 2,3 milioi euroko aurrekontua du, Europar Batasuneko hainbat ikerketa-eremu eta sektoretako unibertsitate eta enpresek osatutako partzuergoaren bidez kualifikazio handiko 9 doktoregai trebatu eta gainbegiratzeko.

Proiektua geofisikarekin, hiri adimentsuekin (smart cities) eta osasunarekin lotutako aplikazioetatik eratorritako arrisku handiko arazo errealetan zentratuko da. IN-DEEPek oinarrizko ikerketa garatuko du unibertsitateetan eta ikerketa-institutuetan, eta ondoren, kasu errealetan balioztatu eta aplikatuko da zentro teknologiko eta enpresetan. IN-DEEPek doktorego-ikasleak gure gizartearentzat funtsezkoak diren alderantzizko arazoetarako DL tekniketan ikertzaile bikain bihurtzeko aukera eskaintzen du, profil oso osatua eta lan-itxaropen egokiak eskainiz, bai akademiaren sektorean, bai akademikoa ez den sektorean.

Abiarazte-bileran, besteak beste, honako gai hauek jorratu ziren: lehen 24 hilabeteetako agenda; sarearen egitura eta funtzioak; eta komunikazio-tresnak.