Se centra en el desarrollo de métodos que permiten el análisis de imágenes mediante el uso de redes neuronales profundas entre las que se incluyen las redes neuronales convolucionales (CNN), redes neuronales recurrentes (RNN) y los visual transformes (ViT).

Entre sus aplicaciones se encuentra el reconocimiento de objetos, la segmentación semántica, dividir una imagen en regiones semánticamente significativas, clasificación de imágenes, detección de anomalías y generación de imágenes (GAN). Estas redes neuronales, aunque muy potentes, se enfrentan al problema de la interpretabilidad, por lo que también estamos trabajando en métodos que permitan que estas “cajas negras” expliquen su comportamiento.

En este contexto, hemos desarrollado trabajos relacionados con la clasificación de vehículos, detección de objetos, detección visual de anomalías gráficas, segmentación de imágenes de satélite, programación de un robot autónomo guiado por vídeo y segmentación de imagen médica, entre otros. También ofrecemos cursos centrados en Deep Learning y sus aplicaciones prácticas.