UCA, GEN, Wattabit, Alisea y ‘Smart City’ presentan los resultados de ‘iPredice: PlatafoRma intEligente de mantenimiento preDICtivo de infraEstructuras’
La Universidad de Cádiz ha tenido un rol fundamental en el diseño del sistema automático de inteligencia artificial para incrementar la competitividad de la industria de las ciudades inteligentes.
La Universidad de Cádiz, a través del grupo de investigación de Matemáticas para el diseño Sistemas Inteligentes (M·CIS), y las empresas Alisea, Grupo Energético de Puerto Real, Wattabit, y el clúster Smart City han presentado los resultados del proyecto de cooperación para la investigación de una PlatafoRma intEligente de mantenimiento preDICtivo de infraEstructuras (iPredice) en una jornada celebrada en la Facultad de Ciencias del Campus de Puerto Real.
iPredice cuenta con el apoyo del Ministerio de Industria, Turismo y Comercio a través de la Convocatoria Extraordinaria de Ayudas a las Agrupaciones Empresariales Innovadoras 2021 (AEI), en el marco del Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia. Un claro ejemplo de impulso a la cooperación público-privada para incrementar la competitividad de la industria de las ciudades inteligentes.
Este proyecto surgió a finales de 2021, fruto de la estrecha colaboración que lleva a cabo la Universidad de Cádiz con la empresa pública municipal Grupo Energético de Puerto Real (GEN) sobre sistemas automáticos e inteligentes para la optimización de instalaciones fotovoltaicas. Su objetivo es la investigación de una Plataforma Inteligente de Mantenimiento Predictivo de Infraestructuras que permitirá, entre otras, “monitorizar las infraestructuras de forma inteligente para detectar y predecir anomalías y realizar un mantenimiento predictivo, para reducir el tiempo de respuesta en la toma de decisiones e incrementar la productividad y seguridad en las infraestructuras críticas que tienen una vida útil limitada”, según ha explicado el catedrático de Matemáticas de la UCA e investigador principal de M·CIS, Jesús Medina.
Además de los integrantes del grupo de investigación M·CIS de la UCA, a la jornada han asistido los responsables de las empresas del proyecto, entre los que estaban: Félix Taboada, Francisco Carmona y Verónica Carrasco del Grupo Energético de Puerto Real, así como Carlos Sánchez, director de proyectos de WATTABIT, y Miguel Ángel Zamorano, director de Desarrollo de negocio y proyectos singulares de ALISEA, que asistieron virtualmente.
Sus portavoces han presentado la arquitectura y la operativa del sistema automático e inteligente de detección de anomalías y del modelo predictivo de mantenimiento de plantas fotovoltaicas, así como su integración en la plataforma de monitorización del socio WATTABIT.
Además, se han establecido las bases y nuevos retos para continuar esta fructífera colaboración en nuevos proyectos. Por su capacidad y trazabilidad, las herramientas desarrolladas – como han asegurado – son fundamentales para la extracción, tratamiento y predicción de información a partir de bases de datos (big data).
El grupo de investigación M·CIS de la UCA cuenta con una experiencia de más de 20 años desarrollando herramientas matemáticas innovadoras para el diseño de sistemas automáticos en inteligencia artificial (IA). Esto se refleja en las más de 200 publicaciones científicas internacionales, en los competitivos proyectos en los que han estado trabajando, además de liderar la creación de la red europea en análisis forense digital DIGital FORensics: evidence Analysis via intelligent Systems and Practices (DigForASP), con más de 200 especialistas e investigadores de 36 países.
