Trabajando en Undanet

Esta semana ha sido muy intensa y diferente a las demás. Mi jefe se fue de la empresa, pero antes me dijo cosas muy buenas sobre mi trabajo y cómo he mejorado en el equipo. Me hizo sentir muy motivado y con ganas de seguir mejorando.

Tuve que trabajar más con mis compañeros del AIR Institute y participar en tareas reales del equipo. Gracias a eso, pude trabajar en un proyecto llamado Undanet, que se enfoca en detectar y predecir enfermedades en vacas usando modelos de aprendizaje automático y visión por computadora.

Fue una experiencia muy interesante porque pude trabajar con tecnologías que siempre había querido explorar más, como Vision Transformers y YOLO. Me di cuenta de cómo la inteligencia artificial se puede aplicar en cualquier sector, incluso en áreas que nunca imaginé, como la salud animal y la ganadería.

Pude utilizar mi tarjeta gráfica NVIDIA RTX 5090 y fue increíble. Es como tener un juguete nuevo. Pude entrenar modelos, probar arquitecturas y experimentar con cargas grandes utilizando PyTorch.

Me gustó mucho trabajar en el preprocesado de datos, preparación de imágenes, entrenamiento y pruebas de modelos. Me encanta construir pipelines y ver cómo el modelo aprende y mejora. Trabajar con PyTorch es una de mis cosas favoritas.

Mis compañeros me han ayudado mucho. El equipo tiene un nivel técnico muy alto, pero siempre están dispuestos a explicarme cosas y enseñarme nuevas formas de trabajar. Cada día aprendo algo nuevo, ya sea sobre técnicas o cómo trabajar en un equipo de investigación.

Nunca pensé que terminaría trabajando en modelos para detectar enfermedades en vacas, pero eso es lo bonito de este trabajo: siempre enfrentas problemas nuevos y aprendes cosas que nunca imaginaste. Y honestamente, me encanta.

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