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Cuando hablamos de innovación industrial, no hablamos únicamente de incorporar más tecnología. Hablamos de algo mucho más importante: de tomar mejores decisiones.

El objetivo es analizar, detectar y clasificar de forma automática sonidos genéricos propios de entornos industriales, como motores, maquinarias o fallos mecánicos. El proyecto se apoya en una base de datos sonora propia, lo que permite entrenar modelos sin restricciones legales y adaptarlos fácilmente a diferentes sectores mediante técnicas de transfer learning. Además, incorpora un enfoque innovador al explorar el uso de redes neuronales spiking (SNNs), basadas en principios neuromórficos.

La combinación de visión e inteligencia artificial está allanando el camino hacia un futuro donde los defectos y el desperdicio sean cosa del pasado.

En el proyecto MoTIA3, ITI propone el uso de tecnologías neuromórficas para mejorar la eficiencia y productividad de una biofábrica dedicada combatir la plaga del mosquito tigre.

La inspección industrial es un proceso clave para la competitividad de la industria manufacturera en términos de aseguramiento de la calidad. Este proceso requiere de sistemas rápidos y precisos, que no ralenticen el proceso de fabricación de los productos. En la actualidad, el proceso de verificación de calidad de piezas en la cadena de producción es en ocasiones incompleto, se realiza un submuestreo en lugar de inspección de toda la producción, o requiere de manipulación mecánica para las piezas bajo inspección. Lo que supone pérdidas en costes y demora de producción, además de los inconvenientes técnicos que esto plantea: ocultación de las piezas, incremento del tiempo necesario, adaptación del sistema de inspección a cada tipo de pieza, etc.

Un factor fundamental de la Industria 4.0 es la integración de múltiples procesos, para acelerar y optimizar la toma de decisiones. Sin embargo, esta integración es un concepto complejo que se debe abordar desde múltiples niveles. Por ejemplo, es necesaria una integración a nivel de información, donde todos los datos estén disponibles en un mismo punto para ser analizados. Pero, para recibir esta información y además poder modificar de forma dinámica el comportamiento de los procesos, es necesario una integración a nivel de red, donde los diferentes procesos, maquinarias y elementos productivos puedan intercambiar información de forma fiable y eficiente.

SYMBINET proporcionará un nuevo enfoque para conseguir los retos ambientales y de reducción en el consumo de recursos, mediante la promoción del intercambio de materiales, energía y subproductos a través de beneficios mutuos que reduzcan su huella ambiental y así contribuir a la Estrategia Española de Economía Circular (EEEC),” España Circular 2030”.