LOGOTIPO EURO CC RES SPAIN

Así fue el evento gratuito de: ‘Nubes de puntos e IA + Hackathon con VirtuaLearn3D (VL3D)’

Fig. Formación teórica sobre VL3D++.
Fig. Formación teórica sobre VL3D++.
Fig. Formación teórica sobre VL3D++.
Fig. Formación teórica sobre VL3D++.

El pasado 11 de noviembre de 2024, se celebró en el CESGA un evento único que combinó formación teórica y un hackathon práctico sobre nubes de puntos e inteligencia artificial, organizado por EuroCC2, CESGA, CiTIUS, IMASGAL y CATALLACTICAL.

Innovación tecnológica para empresas: formación inicial

Fig 2. Presentación de la formación teórica inicial.
Fig 3. Introducción al desarrollo de la Inteligencia Artificial.

El evento comenzó con una sesión formativa dirigida a personal directivo y técnicos de empresas en sectores como la ingeniería y los sistemas de información geográfica (SIG). Esta parte del evento, disponible tanto presencial como online, se centró en el potencial del procesamiento de nubes de puntos y las aplicaciones prácticas de VirtuaLearn3D (VL3D).

VL3D se presentó como una herramienta avanzada capaz de obtener resultados de alta precisión mediante técnicas de Machine Learning y Deep Learning. Su capacidad para transformar datos en soluciones concretas atrajo la atención de empresas interesadas en optimizar procesos y explorar nuevas posibilidades tecnológicas. Esta sesión permitió a los participantes conocer ejemplos reales y las ventajas del uso de esta herramienta en diferentes contextos.

Hackathon práctico: resolviendo retos con IA

La segunda parte del evento, orientada a perfiles técnicos, consistió en un hackathon presencial. Los asistentes trabajaron directamente con la infraestructura de CESGA, enfrentándose a desafíos específicos que pusieron a prueba sus habilidades en el manejo de nubes de puntos y técnicas de IA.

El hackathon se dividió en tres etapas clave:

  1. Machine Learning clásico: Implementación de un modelo inicial para tareas de clasificación punto a punto.
  2. Deep Learning avanzado: Experimentación con un modelo de aprendizaje profundo para mejorar los resultados.
  3. Optimización personalizada: Cada participante eligió el modelo que más le convenció y lo ajustó para maximizar su rendimiento.

Además, la experiencia permitió a los asistentes trabajar con formatos y herramientas específicas, como LAS/LAZ y CloudCompare, y adquirir mayor fluidez en el uso de sistemas de colas SLURM y conexiones SSH.
La jornada no solo cumplió con las expectativas, sino que dejó a los asistentes con nuevas habilidades y perspectivas sobre el uso de la IA en sus proyectos.

Compartir:

Dejar un comentario

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *