Compartir:

Bienvenida

Grupo de Investigación · UPC

CoDAlab

Control, Data and Artificial Intelligence Laboratory

Grupo de investigación interdisciplinar del Departament de Matemàtiques de la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC). Trabajamos en la intersección entre matemática aplicada, teoría de control y ciencia de datos, desarrollando métodos y herramientas validados en problemas reales de ingeniería y biomedicina.

En cifras

Institución

Universitat Politècnica
de Catalunya · UPC

Departamento

Departament de Matemàtiques

Responsable del grupo

Yolanda Vidal

Reconocimiento

Grupo consolidado
Generalitat de Catalunya · 2009

Sede

EEBE · Barcelona Est
EPSEM · Manresa

900+

Publicaciones

15+

Investigadores activos

8

Líneas de investigación

2

Laboratorios

01

Sobre CoDAlab

CoDAlab — Control, Data and Artificial Intelligence Laboratory — es un grupo de investigación del Departament de Matemàtiques de la Universitat Politècnica de Catalunya. Reconocido por la Generalitat de Catalunya como grupo consolidado desde 2009, el grupo mantiene una larga trayectoria de contribuciones teóricas y proyectos aplicados en ingeniería, biomedicina y sistemas industriales.

Nuestra actividad se sitúa en la intersección entre matemática aplicada, teoría de control y ciencia de datos. Desarrollamos métodos matemáticamente rigurosos y los validamos con datos experimentales procedentes de plataformas reales, entornos clínicos e instalaciones industriales.

El grupo dispone de dos laboratorios equipados — en el campus EEBE de Barcelona y en el campus EPSEM de Manresa — y mantiene colaboraciones activas con hospitales, centros de investigación y socios industriales en España e internacionalmente.

Palabras clave

Inteligencia Artificial Análisis de Datos Teoría de Control Monitorización Estructural Sistemas Dinámicos Biomedicina Energía Eólica Control Robusto Matemática Aplicada
02

Líneas de Investigación

Ocho áreas activas que combinan fundamentos matemáticos con aplicaciones en ingeniería.

01

Inteligencia Artificial

Aprendizaje automático y aprendizaje profundo para clasificación, reconocimiento de patrones e inferencia automatizada en datos de ingeniería y clínicos.

02

Análisis de Datos

Métodos estadísticos y orientados a datos para la extracción de conocimiento a partir de señales experimentales y operacionales en sistemas industriales y biomédicos.

03

Sistemas de Control

Control robusto y no lineal: diseño H∞, formulaciones LMI y métodos basados en Lyapunov para sistemas inciertos, de gran escala y descentralizados.

04

Monitorización de la Salud Estructural

Identificación de daño y detección de fallos en estructuras civiles y mecánicas a partir de mediciones experimentales y datos operacionales.

05

Aplicaciones Biomédicas

Clasificación automática de imágenes digitales de células sanguíneas para el diagnóstico de enfermedades hematológicas. Colaboración con IDIBAPS y el Hospital Clínic de Barcelona.

06

Sistemas Industriales

Diagnóstico de fallos orientado a datos y monitorización inteligente del estado de aerogeneradores, con énfasis en plataformas flotantes offshore.

07

Sistemas Dinámicos

Análisis matemático de la dinámica no lineal: bifurcaciones, órbitas periódicas, estabilidad asintótica global e integrabilidad.

08

Control de Canales de Riego

Operación automática de canales de riego y redes de distribución de agua para mejorar la gestión de recursos hídricos mediante estrategias de control avanzadas.

03

Proyectos Destacados

Energía Eólica

FloWinTurCoM — Control y Monitorización de Aerogeneradores Flotantes

Monitorización inteligente, control de paso de pala y amortiguación estructural para aerogeneradores offshore flotantes. Aborda los retos combinados de las cargas inducidas por el oleaje, fallos en el tren de transmisión y actuadores de paso de pala.

Financiado por · Ministerio de Economía y Competitividad  ·  2018–2021

Control

Histéresis Dependiente de la Tasa — Modelado, Análisis e Identificación

Modelado matemático e identificación de parámetros del comportamiento histérético en amortiguadores magnetorreológicos, con aplicaciones al control estructural semiactivo.

Financiado por · Ministerio de Economía y Competitividad  ·  2017–2020

Biomedicina

Clasificación de Imágenes Hematológicas

Métodos de aprendizaje profundo para la clasificación automática de imágenes de células sanguíneas periféricas, desarrollados en colaboración con IDIBAPS y el Hospital Clínic de Barcelona para el apoyo al diagnóstico clínico de enfermedades hematológicas.

Colaboración · IDIBAPS · Hospital Clínic de Barcelona

Internacional

Tecnología CEOR con Gas Mejorado Químicamente

Métodos de control y análisis de datos aplicados a procesos de recuperación mejorada de petróleo, con modelado y validación experimental en colaboración con instituciones colombianas.

Financiado por · COLCIENCIAS, Colombia  ·  2017–2019

04

Infraestructura de Laboratorio

EEBE Lab

Escola d'Enginyeria de Barcelona Est · Campus Besòs

Equipamiento

Hexápodo (Plataforma Stewart)
Mesa Sísmica (Shaking Table)
Plataforma de Monitorización Estructural
Péndulo Invertido
Sistema de Mariposa (Throttle)

EPSEM Lab

Escola Politècnica Superior d'Enginyeria de Manresa

Equipamiento

Plataformas Experimentales de Control
Sistemas de Adquisición de Datos
Equipos de Identificación de Sistemas
Hardware de Procesamiento de Señales

Socios Externos

Colaboraciones de investigación y vínculos institucionales

IDIBAPS – Hospital Clínic de Barcelona
CIEMLAB
Universitat de Girona
Universitat Autònoma de Barcelona
EACS · IAS/IEEE · CEA–IFAC
05

Colaboración y Oportunidades

CoDAlab acoge con interés las consultas de estudiantes de doctorado, investigadores postdoctorales e instituciones interesados en proyectos de investigación conjuntos o iniciativas de transferencia de conocimiento.

Participamos en proyectos competitivos nacionales e internacionales, mantenemos vínculos activos con hospitales e industria, y recibimos regularmente investigadores procedentes de universidades socias en España y en el extranjero.

Si está interesado en colaborar, realizar un doctorado en el grupo o explorar acuerdos de investigación aplicada, le invitamos a ponerse en contacto directamente con el grupo.

Tesis Doctoral

Investigación doctoral en IA, control y matemática aplicada en un entorno internacional.

Investigación Postdoctoral

Oportunidades para investigadores con experiencia que deseen incorporarse a proyectos activos.

Empresa e Instituciones

Bienvenidos proyectos conjuntos, acuerdos de transferencia tecnológica e investigación aplicada.

Contacto

Contacte con CoDAlab

Para consultas de investigación, propuestas de colaboración o información sobre las actividades del grupo, visite nuestra web o contáctenos directamente.

Dirección

Departament de Matemàtiques
Universitat Politècnica de Catalunya
Campus Besòs – EEBE
Av. Eduard Maristany, 16
08019 Barcelona, España

CoDAlab · Control, Data and Artificial Intelligence Laboratory · Departament de Matemàtiques · Universitat Politècnica de Catalunya (UPC)

Grupo Consolidado · Generalitat de Catalunya