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Coen Antens | CVC

Responsable de la Unidad de Soporte a la transferencia

Coen Antens | CVC

Responsable de la Unidad de Soporte a la transferencia

Biografía

Coen Antens estudió Informática en la Universidad Tecnológica de Eindhoven en Holanda. Hizo su proyecto final de carrera en el Centro de Investigación de Océ, una empresa holandesa que fabrica fotocopiadoras (digitales). Para completar su educación, participó en el Programa «Matemáticas para la Industria» en la misma Universidad y para terminar su máster hizo una estancia de seis meses en el Instituto Fraunhofer de Matemáticas para la Industria en Kaiserlautern. Después de la Universidad, comenzó a trabajar en una compañía de Machine Vision, llamada Beltech, y durante tres años proporcionó soluciones de visión artificial para entornos industriales.
Después de estos años, decidió que necesitaba un cambio y así comenzó a trabajar como Ingeniero de Soporte a la Investigación en el Centro de Visión por Computador en Barcelona, donde tiene acceso a algoritmos de última generación en Visión por Computador y el objetivo ahora es encontrar aplicaciones en la industria y en la vida cotidiana. Después de trabajar varios años como ingeniero y programador, ahora es el responsable del Departamento de Transferencia de Tecnología, donde trabaja principalmente como gestor de proyectos.

Smart Farming & Smart Recycling

En la primera parte de la ponencia, se comentará cómo se puede reciclar el contenido del contenedor amarillo con cámaras hiperespectrales e inteligencia artificial. Los camiones de basura llevan el contenido de los contenedores amarillos en los ecoparques repartidos por Cataluña. Dentro de estas instalaciones existen diferentes sistemas que separan el flujo de materiales en diferentes clases: latas, tetrabricks, PET, PEAD, … Una manera de hacerlo es obtener el espectro de los materiales al NIR, ya que estos espectros son específicos para cada material. Estos espectros, entonces, se pueden utilizar como feature vectors para hacer una clasificador basado en Machine Learning. En esta ponencia, sin embargo, se explicará cómo se pueden utilizar las imágenes hiperespectrales (los hipercubos) para obtener mejores resultados con redes neuronales.
En la segunda parte de la ponencia se comentará como la inteligencia artificial puede ayudar a mejorar el crecimiento de los cerdos en las granjas y su entrega correspondiente a los mataderos. Primero, se estudia cómo se puede estimar el peso de un cerdo con una cámara 3D e inteligencia artificial. Se explicará cómo se ha obtenido el dataset y cómo se puede entrenar una red neuronal con estos datos. Después de su proceso de engorde en las granjas transportan los cerdos a los mataderos donde son sacrificados. Se comentará como un sistema de visión artificial cuenta los cerdos, los controla la temperatura (para saber si están enfermos) y la suciedad.

Sesiones: Coen Antens | CVC