VOLVER

Share

UN NUEVO SOFTWARE IMITA EL RAZONAMIENTO DE UN EXPERTO EN EFICIENCIA ENERGÉTICA


28 de abril de 2011

Fuente: SINC

 

Estudios recientes reflejan que las pequeñas y medianas empresas pueden ahorrar una media del 17,1% de la energía que consumen. Por otra parte, la Comisión Europea reconoce el importante papel que desempeñan las Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC) en la reducción del consumo energético y la mejora de la eficiencia en los procesos industriales.

Como respuesta a los retos energéticos actuales y en vista del potencial de mejora energética a través de las TIC, varias empresas de Castilla La Mancha y organismos de investigación se han unido para llevar a cabo el proyecto A3E-INDAL.

David Martínez Simarro, responsable del Departamento de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones de Ainia centro tecnológico, encargado del desarrollo tecnológico y su aplicación al sector agroalimentario, explica: “El objetivo general es la creación de una herramienta tecnológicamente avanzada e innovadora que permita identificar mejoras energéticas en determinados procesos industriales en el sector agroalimentario (calidad del suministro eléctrico, producción, distribución y uso de vapor, etc.). Concretamente, se aportará inteligencia artificial a las instalaciones y los sistemas industriales”.

Las últimas técnicas en inteligencia artificial

Según Fernando Gómez Rivero, gerente de la empresa Abada Servicios de Desarrollo S.A. que coordina el proyecto, “el sistema que desarrollará el proyecto integrará múltiples fuentes de datos de la producción industrial que interpretará gracias a las últimas técnicas en inteligencia artificial, basadas en sistemas TIC compuestos por programas informáticos que permitan imitar el razonamiento de una persona experta en eficiencia energética a la hora de evaluar, diagnosticar y proponer soluciones eficientes en función del entorno”.

Martínez Simarro apunta además que, “desde Ainia desarrollaremos el modelo de referencia que permita identificar los parámetros ideales de eficiencia energética que tiene que tener la industria alimentaria, por ejemplo, las pérdidas de procesos o los valores de consumo ideales y crearemos el árbol de decisión del sistema software a través del desarrollo de algoritmos que permitan analizar la situación y proponer soluciones eficientes”.

Una vez desarrollada la herramienta, el proyecto identificará elementos de mejora en la eficiencia del proceso industrial y presentará automáticamente las soluciones más adecuadas para ahorrar energía. Su efectividad se pondrá a prueba en una empresa del sector cárnico.

Varias empresas, la Universidad de Castilla La Mancha y Ainia se han unido para desarrollar este proyecto, integrado apoyado y financiado por el CDTI, que durará dos años y dispondrá de un presupuesto superior a los 3 millones de euros.


Share

Últimas publicaciones

La Oficina de Ciencia Ciudadana de Andalucía participa en la semana de la alianza europea NEOLAiA en la Universidad de Jaén
Jaén | 18 de noviembre de 2025

La Fundación Descubre-Consejería de Universidad, Investigación e Innovación y la Universidad Pablo de Olavide coordinan esta entidad regional que persigue la atención y asesoramiento a las iniciativas basadas en la participación activa de la ciudadanía. En su nueva convocatoria de ayudas, financiará 8 proyectos que aborden retos científicos y sociales de la región hasta junio de 2027.

Sigue leyendo
La Fundación Descubre participa en la Conferencia Internacional IN-STEAM celebrada en Verona (Italia) para impulsar una educación más inclusiva e innovadora
Italia, Verona | 18 de noviembre de 2025

El proyecto está financiado por el programa Erasmus+ de la Unión Europea y cuenta con la participación de instituciones de Italia, España y Francia.

Sigue leyendo
Desarrollan un modelo ‘inteligente’ que facilita el diagnóstico temprano de enfermedades pulmonares
Cádiz | 15 de noviembre de 2025

Un equipo de investigación de la Universidad de Cádiz ha creado un sistema basado en aprendizaje profundo capaz de localizar y clasificar automáticamente anomalías en radiografías de tórax. Los resultados mejoran la precisión de otros métodos utilizados y lo validan como una herramienta con potencial para dar soporte a la evaluación precoz de patologías del pulmón.

Sigue leyendo

#CienciaDirecta

Tu fuente de noticias sobre ciencia andaluza

Más información Suscríbete

Ir al contenido