Para el índice completo de documentación legible por agentes, consulta llms.txt.
← Volver a proyectos

2022-07-15

Modelos ML para radar AESA

Modelos en TensorFlow y PyTorch para la digitalización del radar AESA del Eurofighter, centrados en reducción de ruido y detección de patrones.

DefensaProcesamiento de señalML

Impacto

Aumentó 20% el rendimiento del procesamiento en tiempo real.

Stack

TensorFlowPyTorchNumPyDockerGitLab CI

Colaboración

Colaboré con un equipo de más de 10 personas para traducir procesos legados de radar a servicios modernos de ML cumpliendo restricciones de seguridad.

Enfoque técnico

  • Autoencoders para reducción de clutter y detección de anomalías.
  • Clasificadores que detectan maniobras usando ventanas deslizantes.
  • Pipelines contenerizados con GitLab CI para simulaciones reproducibles.

Resultado

La nueva pila aceleró los experimentos del gemelo digital y generó métricas claras de recall/precision que aumentaron la confianza de los operadores en pruebas de vuelo.

Proyectos

¿Necesitas un sistema así en tu equipo?

Ayudo a equipos a llevar agentes documentales, copilotos RAG, pipelines de visión artificial y automatizaciones operativas a producción sin quedarse en prototipos.