Proyecto: IdC Fast F – Accelerated Fatigue Testing for Quality Control and Component Design

Financiación: AGAUR Producte

Sobre el Proyecto

FAST F es una iniciativa pionera que busca transformar la forma en que se obtienen datos de fatiga para el diseño de estructuras fiables y sostenibles. El proyecto desarrolla métodos de ensayo acelerados, como el método de rigidez creado en Eurecat, y una plataforma digital avanzada que facilita la selección de materiales y la optimización de componentes. Además, se investiga la relación entre fatiga y tenacidad a la fractura para enriquecer el conocimiento técnico disponible. Varias empresas ya han mostrado interés en aplicar estos avances en sus procesos.

Responsabilidades

• Liderar el desarrollo y evolución de la plataforma digital FAST F, orientada a la predicción de vida útil por fatiga mediante datos experimentales y algoritmos avanzados.
• Implementar y optimizar algoritmos de cálculo basados en el método de rigidez y estándares ISO para el tratamiento de datos de ensayos.
• Crear herramientas de visualización interactiva de resultados, gráficos e informes técnicos automatizados.
• Integrar modelos de inteligencia artificial (ML) para predecir comportamientos a fatiga en materiales metálicos y validar resultados con datos reales.
• Explorar el uso de modelos de lenguaje (LLMs) para generar explicaciones técnicas, asistencia automatizada y resúmenes de resultados.
• Diseñar e implementar la arquitectura de datos y servicios (frontend, backend, base de datos, APIs) en un entorno escalable y seguro en la nube.
• Colaborar con investigadores en materiales para adaptar la plataforma a las necesidades del proyecto y de los usuarios industriales.
• Participar en la documentación técnica, mantenimiento del código fuente y buenas prácticas de desarrollo (CI/CD).
• Asistir a reuniones técnicas, revisiones de proyecto y demostraciones con socios industriales y académicos.
  
  
  

Requisitos:

• Grado o Máster en Ingeniería Informática, Ingeniería de Datos, Ciencias Computacionales, Telecomunicaciones o similar.
• También se valorarán perfiles en Ingeniería Mecánica o de Materiales con experiencia demostrada en programación y desarrollo de plataformas digitales con componentes de IA.
• Experiencia en desarrollo de software científico, ingeniería de datos o plataformas digitales B2B.
• Conocimiento de entornos científicos como Python, MATLAB, Origin o R.
• Familiaridad con modelos de IA aplicados al soporte técnico y toma de decisiones.
• Interés o experiencia en el uso de LLMs para generación de contenido técnico automatizado.
• Conocimientos en entornos DevOps, CI/CD y despliegue en servidores o servicios en la nube (AWS, Azure, etc.) serán altamente valorados.