Capacidades

Experiencia: Estudio de la física y dinámica altamente no lineal de la atmósfera. Se analiza aspectos teóricos de la previsibilidad y predicción de sistemas espacio-temporales así como estudiar aspectos asociados con la predicción de probabilidad moderna a escala de estaciones y cambio climático, incluyendo los problemas de la asimilación, de predicción de conjunto y predicción local (downscaling local).

El grupo ya tiene experiencia en transferencia del conocimiento como resultado de diferentes contratos con sectores tanto públicos como privados. A raíz de esta actividad se ha creado una empresa de base tecnológica en 2008, PREDICTIA Intelligent Data Solutions, S. L. que desarrolla soluciones personalizadas de minería de datos basadas en la web, mediante la integración de tecnologías de bases de datos y avanzados algoritmos de aprendizaje automático. Su actividad principal se centra en los sectores climático y sanitario.

Proyectos: Análisis y predicción a medida, dirigidos a empresas y organismos que dispongan de datos brutos de su actividad, proporcionando herramientas avanzadas de análisis y predicción.

Servicios: 

• MeteoLab: Herramienta para  aprendizaje automático en meteorología.  
• Prometeo: Sistema de predicción meteorológica local desde un modelo global.
• Data Access and Downscaling: Proporciona observaciones climáticas y simulaciones además de escenarios de cambio climático.

Experiencia: EL IFCA es parte activa de varios proyectos científicos a la vanguardia de la astronomía moderna que por su complejidad y por el enorme volumen de datos que generan, requieren una especial atención al análisis estadístico de señales. Así el grupo tiene una dilatada experiencia en separación de componentes difusas, detección de señales y análisis estadístico de distribuciones con un amplio abanico de aplicaciones en  otros sectores al margen de la astronomía, como pueden ser la medicina, la seguridad, etc.

Entre las diversas técnicas de análisis usadas destacan:

Separación de componentes difusas: Desarrollo de algoritmos de separación de componentes basados en técnicas de Máxima Entropía. Otros métodos incluyen el método de componentes independientes (ICA) y Internal Linear Combination y Template Fitting.

Wavelets: Análisis multirresolución, compresión de datos y denoising.

Detección y estimación de señales compactas: Incluyen filtros adaptados, wavelets, filtros de tipo Neyman-Pearson basados en estadística de máximos, técnicas de fusión lineal y no lineal, aproximaciones de tipo sparse y métodos bayesianos.

Estimación espectral a partir de datos contaminados: Utilizando un algoritmo de tipo expectación-maximización (EM) se recupera el espectro angular de potencias desde imágenes contaminadas por otro tipo de fuentes no deseadas.

Estudio estadístico de distribuciones: Determinación de la no-Gaussianidad. Algunas de las técnicas desarrolladas incluyen: wavelets, goodness-of-fit, indicadores morfológicos y topológicos, funcionales de Minkowski  y estudio de la n-pdf. 

Aspectos innovadores:

• Adaptación de técnicas ya existentes en la literatura de procesado de señales en condiciones no-ideales (ruido correlacionado, no Gaussiano, no estacionario) a problemas concretos.
• Desarrollo de soluciones técnicas totalmente nuevas, específicamente adaptadas al tipo de imágenes problema. 

Aplicaciones: Salud humana y veterinaria, seguridad y defensa, telecomunicaciones e informática. La experiencia en el análisis de señales es fácilmente extrapolable a cualquier problema en el que aparezcan imágenes o grandes conjuntos de datos, desde imágenes médicas a teledetección. 

Experiencia: Como resultado de la participación en varios proyectos en astrofísica observacional se han desarrollo instrumentación para el estudio del fondo cósmico en el rango de microondas. Con este objetivo el grupo trabaja en nuevos diseños de instrumentación con el fin de cubrir las necesidades de experimentos presentes y futuros tanto terrestres como embarcados en satélites. En particular, los campos de experiencia son:

Diseño y desarrollo de matrices de antenas planas tipo bow-tie, de banda ultra-ancha con frecuencias comprendidas entre 21.65 y 26 GHz y 76 a 81 GHz. Actualmente se está trabajando sobre diseños con diferentes substratos basados en termoplásticos, que se caracterizarán por su pequeño tamaño y  bajo coste.

Aplicaciones: Su forma plana junto con su pequeño tamaño y la posibilidad de ser manufacturados sobre una gran variedad de sustratos los hace especialmente adecuados para su integración en el cuerpo del automóvil, como sensores de puntos muertos y desvíos de trayectoria.

Técnicas de diseño y simulación a nivel de sistema de receptores radiométricos de ultra-bajo ruido. Se dispone de técnicas de modelado precisas con las que se obtienen modelos realistas en cuanto a su comportamiento pero eficientes en cuanto a tiempo de computación y consumo de recursos computacionales. Además se caracterizan, prueban y simulan el comportamiento de los sistemas mediante señales de excitación similares a las de su funcionamiento normal, obteniendo de este modo resultados precisos y concluyentes. Aplicaciones:  Las posibles aplicaciones son los sistemas de transporte inteligentes, comunicaciones entre móviles y satélite, etc.