1. Datos y análisis
Captura, tratamiento, estructuración y explotación de datos técnicos procedentes de sensores, sistemas embebidos, registros experimentales o fuentes digitales.
Esta área incluye:
- adquisición y registro de datos
- limpieza y preparación de datasets
- análisis exploratorio
- detección de patrones y comportamientos
- visualización técnica
- monitorización y seguimiento de variables
El objetivo no es solo generar gráficas, sino transformar datos brutos en información útil para entender, validar y mejorar sistemas reales.
2. IA aplicada
Aplicación de técnicas de inteligencia artificial a problemas técnicos, flujos de información y soporte a procesos de ingeniería.
Según el proyecto, esto puede incluir:
- clasificación e interpretación de datos
- automatización de tareas técnicas
- sistemas de asistencia
- visión artificial
- modelos de soporte a la decisión
- herramientas basadas en IA para entornos experimentales o productivos
La IA se entiende aquí como una capa funcional integrada dentro del sistema, no como una pieza aislada.
3. Sensores y electrónica
Diseño e integración de soluciones basadas en sensores, adquisición de datos, comunicación y plataformas electrónicas para prototipos o sistemas experimentales.
Esta línea puede incluir:
- instrumentación
- telemetría
- microcontroladores y sistemas embebidos
- acondicionamiento y lectura de señales
- interfaces de comunicación
- integración con software y visualización
El interés principal es conectar el mundo físico con datos explotables y capacidad de respuesta.
4. Control y prototipado
Desarrollo de sistemas donde software, electrónica y comportamiento físico se combinan para validar ideas, construir prototipos y explorar aplicaciones reales.
Esta área incluye:
- integración software-hardware
- automatización
- control básico o avanzado según aplicación
- bancos de prueba y sistemas experimentales
- prototipos funcionales
- validación de comportamiento
El objetivo es llevar conceptos técnicos a una implementación verificable, aunque sea en fase inicial o exploratoria.
5. Aplicaciones
Las tecnologías y líneas de trabajo del Lab se pueden aplicar a diferentes contextos, según el tipo de proyecto:
- sistemas embebidos
- monitorización e instrumentación
- automatización
- telemetría
- análisis de comportamiento de sistemas
- herramientas técnicas basadas en datos
- aplicaciones a vehículo y motorsport
- plataformas experimentales y prototipos