Perfil personal
BioBreve
Graduada en Ingeniería de Telecomunicación (2017) en la Escuela Técnica Superior de Ingeniería de Bilbao (UPV/EHU) obteniendo el Premio Extraordinario Fin de Carrera. Obtuvo el título de Máster también en Ingeniería de Telecomunicación (2019) en la misma universidad. Actualmente trabaja como investigadora en el grupo de investigación de Computer Vision en Tecnalia. Trabaja desarrollando modelos de deep learning orientados a computer vision para la digitalización de procesos agrícolas para empresas multinacionales como BASF. Actualmente también está realizando su doctorado orientado a métodos para reducir el esfuerzo de anotación para el desarrollo de modelos de deep learning. Se centra principalmente en técnicas semisupervisadas, generación de imágenes sintéticas y aprendizaje continuo. Tiene 5 patentes europeas e internacionales y 4 publicaciones.
Experiencia relacionada con los ODS de las Naciones Unidas
En 2015, los estados miembros de las Naciones Unidas acordaron 17 Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) para erradicar la pobreza, proteger el planeta y garantizar la prosperidad para todos. El trabajo de esta persona contribuye al logro de los siguientes ODS:
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ODS 2: Hambre cero -
ODS 3: Salud y bienestar -
ODS 9: Industria, innovación e infraestructura
Huella digital
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Colaboraciones y áreas de investigación principales de los últimos cinco años
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Latent diffusion meets semi-supervised learning: Enhancing plant disease detection with minimal labels
Eguskiza, I., Picón, A., Benito-Del-Valle, L., Bereciartua-Pérez, A., Gómez-Zamanillo, L., Elola, A., Aramendi, E., Espejo, R., Klukas, C. & Navarra-Mestre, R., 1 jul 2026, En: Computers and Electronics in Agriculture. 248, 111840.Producción científica: Contribución a una revista › Artículo › revisión exhaustiva
Acceso abiertoArchivo -
Crop-conditional semantic segmentation for efficient agricultural disease assessment
Picon, A., Eguskiza, I., Galan, P., Gomez-Zamanillo, L., Romero, J., Klukas, C., Bereciartua-Perez, A., Scharner, M. & Navarra-Mestre, R., mar 2025, En: Artificial Intelligence in Agriculture. 15, 1, p. 79-87 9 p.Producción científica: Contribución a una revista › Artículo › revisión exhaustiva
Acceso abiertoArchivo8 Citas (Scopus)10 Descargas (Pure) -
Interpreting Data in the Absence of Production Time Consistency and Source Tracking
Zubia, A., Gomez, L., Galan, P., Bereciartua-Perez, A. & Puerto-Coy, M., 2025, 2025 IEEE 30th International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation, ETFA 2025 - Proceedings. Almeida, L., Indria, M., de Sousa, M., Visioli, A., Ashjaei, M. & Santos, P. (eds.). Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., (IEEE International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation, ETFA).Producción científica: Capítulo del libro/informe/acta de congreso › Contribución a la conferencia › revisión exhaustiva
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Reducing annotation effort in agricultural data: simple and fast unsupervised coreset selection with DINOv2 and K-means
Gómez-Zamanillo, L., Portilla, N., Picón, A., Egusquiza, I., Navarra-Mestre, R., Elola, A. & Bereciartua-Perez, A., 2025, En: Frontiers in Plant Science. 16, 1546756.Producción científica: Contribución a una revista › Artículo › revisión exhaustiva
Acceso abiertoArchivo1 Descargas (Pure) -
Semi-Supervised Approach for Automatic Counting of Whiteflies With Small Annotated Dataset
Gomez-Zamanillo, L., Bereciartua-Perez, A., Elola, A., Picon, A., Alvarez-Gila, A., Egusquiza, I. & Navarra-Mestre, R., 2025, En: IEEE Access. 13, p. 55586-55598 13 p.Producción científica: Contribución a una revista › Artículo › revisión exhaustiva
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