Capacidades y productos de innovación
- Software | SYNBADm: kit de herramientas para diseño óptimo automático en biología sintética
SYNBADm es un kit de herramientas basado en Matlab para el diseño automático de circuitos biológicos para funciones objetivo de bibliotecas de componentes.
Puedes encontrar más información aquí.
- Software | GLOBALm: método de agregación para problemas de optimización global con restricciones en Matlab
Método descrito en Csendes, T., L. Pal, J.O.H. Sendin, J.R. Banga (2008). The GLOBAL Optimization Method Revisited. Optimization Letters, 2(4):445-454.
El software está disponible bajo petición (escríbenos si te interesa).
- Capacidades | Evaluación de amenazas y puntos de control críticos en las cadenas de valor de los productos del mar
Evaluación y desarrollo de protocolos para identificar los puntos y productos más problemáticos en cuanto a contaminación microbiológica e infestación parasitaria a lo largo de la cadena de valor de los productos del mar.
- Software | AMIGO2: Advanced Modelling and Identification using Global Optimization (modelado e identificación avanzada mediante optimización global), versión 2
AMIGO2 es un kit de herramientas multiplataforma basado en MATLAB diseñado para resolver problemas de optimización matemática básicos para la biología de sistemas, dentro del contexto de la identificación de modelos paramétricos, la hipótesis subyacente al desarrollo de modelos y el control óptimo de los sistemas biológicos para alcanzar el comportamiento deseado de forma sintética.
Puedes encontrar más información aquí.
- Software | MITS: algoritmo basado en búsqueda tabú para problemas no lineales entero-mixtos (MINLP)
Método descrito en: Exler, O., L.T. Antelo, J.A. Egea, A.A. Alonso and J.R. Banga (2008) A Tabu search-based algorithm for mixed-integer nonlinear problems and its application to integrated process and control system design. Computers & Chemical Engineering, 32(8):1877-1891.
El software está disponible bajo petición (escríbenos si te interesa).
- Capacidades | Desarrollo de aplicaciones de Inteligencia Artificial para la gestión de pesquerías
Desarrollo de algoritmos de Deep Learning que permiten automatizar los procesos de monitorización de las pesquerías y reducir el tiempo y los costes en comparación con el procesado mediante observación humana. Las aplicaciones desarrolladas van desde sistemas innovadores de monitorización electrónica remota en tiempo real, que identifican y cuantifican las capturas totales de los barcos de pesca (p. ej., iObserver), hasta nuevas técnicas de reconocimiento de imagen que permiten identificar los peces a nivel individual y estimar parámetros poblacionales.
- Software | PREMER: inferencia rápida en redes con teoría de la información
PREMER (Parallel Reverse Engineering with Mutual information & Entropy Reduction [ingeniería inversa paralela con información mutua y reducción de entropía]) es una herramienta de software multiplataforma de código abierto para inferencia de estructuras de redes a partir de datos mediante medidas de teoría de la información. Es una herramienta de uso general desarrollada pensando en redes biológicas, pero puede aplicarse a otros campos.
Puedes encontrar más información aquí.
- Software | ACOmi: optimización por colonia de hormigas de problemas de programación no lineales entero-mixtos (MINLP)
El método se describe en Schlater, M., J. A. Egea y J. R. Banga (2009). Extended ant colony optimization for non-convex mixed integer nonlinear programming. Computers & Operations Research 36(7): 2217-2229.
El software está disponible bajo petición (escríbenos si te interesa).
- Prototipo: iObserver: sistema de monitorización electrónica a bordo para identificación y cuantificación de capturas
iObserver es un dispositivo de monitorización innovador que usa monitorización automatizada por vídeo acoplada a desarrollos de inteligencia artificial para reconocimiento visual y cuantificación de las capturas a bordo de barcos pesqueros.
iObserver consiste en un sistema de grabación de imagen continua adaptable a diversos tipos de barcos pesqueros y algoritmos de Deep Learning para identificar y cuantificar automáticamente las capturas a bordo en tiempo real.
iObserver se centra fundamentalmente en el desarrollo de algoritmos para el reconocimiento automático fiable y la estima de la talla de especies de peces sobre una cinta transportadora. Se han hecho pruebas a bordo tanto de buques oceanográficos españoles como de barcos pesqueros. Con más de 300 días en el mar, iObserver se utilizó en más de 1000 lances, tomó más de 200.000 imágenes y el sistema ya cuenta con 17 especies incluidas en su catálogo.
Para más información, escríbenos un correo electrónico.
- Software | BioPreDyn-bench: paquete de problemas de referencia para modelado dinámico en biología de sistemas
BioPreDyn-Bench es un paquete de problemas de referencia para modelado dinámico en biología de sistemas. Actualmente contiene seis problemas complejos de estimación de parámetros que aspiran a servir de casos de prueba de referencia en este campo. Este paquete incluye modelos cinéticos a media y gran escala de células de E.coli, S. cerevisiae, D. melanogaster, ovario de hámster chino (CHO) y una red de señalización genérica. El nivel de descripción incluye el metabolismo, la transcripción, la transducción de señales y el desarrollo.
Puedes encontrar más información aquí.