Paula Mielgo Martín ha obtenido el prestigioso premio SCIE-ZONTA-SNGULAR que organiza la Sociedad Científica Informática de España, una iniciativa para reconocer y visibilizar el trabajo de mujeres en el ámbito de la informática a nivel nacional.
Paula tiene el doble grado en Ingeniería Informática de Servicios, Aplicaciones y Matemáticas, junto con el Máster en Ingeniería Informática, por la Universidad de Valladolid y actualmente está haciendo el doctorado en Informática donde, además de trabajar en la elaboración de su tesis, imparte docencia como miembro del Departamento de Informática de la Universidad de Valladolid.
La joven informática ha obtenido este importante reconocimiento en la VI edición de los Premios SCIE-ZONTA-SNGULAR. Mielgo ha sido Premio Extraordinario Fin de Carrera tanto en el Grado como en el Máster en Ingeniería Informática. También consiguió el segundo premio en los “Premios Valladolid, Ciudad inteligente y climáticamente neutra”, convocados por el Ayuntamiento de Valladolid y el Parque Científico de la UVa, así como el primer premio en el “II Datathon UniversiDATA”, organizado por DIMETRICAL, que promueve el uso de datos abiertos.
Ha trabajado en el proyecto “Aprendizaje Avanzado para la mejora de la productividad en factorías inteligentes”, en el que también se centra su tesis doctoral “Deep Learning techniques for productivity increase in smart factories” dentro del Grupo de Sistemas Inteligentes (GSI), que es un GIR de la UVa. El trabajo ha dado lugar a tres publicaciones en un congreso internacional, a la presentación como ponente en el panel “Doctoral Symposium” de su 17ª edición y a una publicación en la “Asia Pacific Conference of the Prognostics and Health Management Society”. También su trabajo ha dado lugar a una publicación en la revista Engineering Applications of Artificial Intelligence (Q1). Además, ha realizado una estancia de investigación en el grupo “Modeling and Analysis of Complex Systems” de la Universidad de Vanderbilt, y tiene prevista otra estancia en el NASA Ames Research Center en 2027.
Ha participado en cuatro proyectos de transferencia tecnológica y en el ámbito docente, en cinco Proyectos de Innovación Docente (PID) relacionados con la aplicación de métodos ágiles a la docencia universitaria en informática dentro del Grupo de Innovación Docente UVagile. El tema de su tesis se basa en el desarrollo de metodologías para mejorar la productividad en los sistemas de fabricación inteligente basándose en técnicas de aprendizaje automático. Plantea explotar los grandes volúmenes de datos que las fábricas inteligentes recogen en el proceso de fabricación de piezas para su procesamiento mediante técnicas avanzadas de Deep Learning a fin de automatizar parcialmente su control de calidad.
Fuente: Universidad de Valladolid.