Jesús Gonzálezek bere tesi-defentsa egingo du azaroaren 28an

• Jesús González Sieiro energia-ingeniaria da Vigoko Unibertsitatean (2015–2019) eta Matematika Industrialeko masterra du Santiago de Compostelako Unibertsitatean (2019–2021).

Gaur egun, doktoretza-ikaslea da Euskal Herriko Unibertsitatean, BCAMekin lankidetzan (2021–2025). Bere ikerketa-interesak honako hauetan zentratzen dira: fluidoen dinamika konputazionala (CFD), ikaskuntza automatikoa (Machine Learning), sare neuronal sakonak, errendimendu handiko konputazioa (HPC), itsasertzeko (offshore) ingeniaritza eolikoa, aerodinamika eta diseinu optimoa.

Bere tesiak «Deep Learning teknikak erabiliz, itsasoko aerosorgailu flotatzaileen CFD simulazioak hobetzea» du izenburua, eta David Pardo irakasleak (BCAM, Ikerbasque eta UPV/EHU) eta Vincenzo Nava doktoreak (Turingo Unibertsitate Politeknikoa) zuzendu dute. Defentsa 2025eko azaroaren 28an izango da, Adela Moyua aretoan, Zientzia eta Teknologia Fakultatean (UPV/EHU-Leioa), 11:15ean.

BCAMeko kide guztien izenean, arrakasta handia opa diogu etorkizunean, arlo profesionalean zein pertsonalean.

Laburpena

Tesi honek ikaskuntza sakoneko (Deep Learning, DL) metodologia berritzaileak proposatzen ditu, kostu konputazional altuari eta fluidoen dinamika konputazionaleko (CFD) simulazio zehatzak lortzeko erronkei aurre egiteko; izan ere, simulazio horiek funtsezkoak dira itsasoko aerosorgailu flotatzaileen (FOWT) diseinua optimizatzeko.

Aurkeztutako lana bereizketa automatikoaren (Automatic Differentiation, AD) erabilerak bateratzen du, fideltasun handiko CFD kodeak ikaskuntza sakoneko esparruetan integratzea ahalbidetzen baitu.