Descripción del proyecto
En este proyecto se propone el desarrollo de una tecnología transversal para reducir las emisiones y mitigar los efectos devastadores del cambio climático, En concreto, se propone el desarrollo de una infraestructura capaz de recopilar y procesar información en tiempo real, combinando los principales avances en los campos de la inteligencia artificial (IA), el internet de las cosas (Internet of things, IoT) y la computación de altas prestaciones (High Performance Computing, HPC), Los resultados del proyecto se evaluarán en dos escenarios concretos relacionados con el cambio climático, Basado en esta tecnología, en primer lugar, se diseñará un sistema autónomo de ayuda a la decisión que garantice la sostenibilidad de la agricultura intensiva en invernaderos, realizando un uso más eficiente de los recursos naturales empleados, En segundo lugar, se diseñará un sistema de alerta temprana basado en enjambre de drones para la prevención riesgos y respuesta en sucesos derivados de catástrofes naturales,Como puede verse, este proyecto se desarrolla exactamente en la intersección hardware-software para habilitar el análisis de datos en tiempo real en entornos de IoT, Para ello se desarrollarán técnicas eficientes y optimizadas de machine learning para el análisis de datos provenientes de un amplio rango de sensores que permitan cumplir con requisitos preestablecidos, así como abordar las limitaciones del análisis en tiempo real, También se desarrollará un framework software, integrado en la infraestructura de IoT, para computación en el borde de la nube, Tomando estos elementos en conjunto, este proyecto seguirá un enfoque holístico, trabajando en todas las capas computacionales (desde hardware hasta software), Es importante destacar que aunque la comunidad científica está desarrollando muchas aplicaciones y arquitecturas orientadas al mundo IoT, no existen herramientas ni marcos analíticos que garanticen los tiempos de respuesta en aplicaciones computacionalmente costosas, Sin embargo, la reciente aparición de los procesadores de aprendizaje automático HPC hace que el razonamiento sobre las aplicaciones de grandes volúmenes de IoT sea manejable, ya que permite un aprendizaje automático de alta velocidad con un consumo de energía muy bajo, Por lo tanto, creemos que todos los ingredientes están ahora disponibles para desarrollar técnicas de análisis de big data basadas en el contexto en tiempo real para aplicaciones IoT, que son sólidas y utilizables en la práctica,Tras la finalización de este proyecto, las empresas que conforman el consorcio se beneficiarán de los resultados del proyecto, ampliando sus líneas de negocio, Esto es, el resultado del proyecto mejorará el portfolio de las diferentes empresas que componen el consorcio, Esto les ayudará, o bien a abrir nuevos mercados en el campo de productos relacionados con IoT, o bien a consolidarse en dicha área, aumentando en cualquier caso su competitividad, Como puede verse, el resultado de este proyecto será una infraestructura diseñada específicamente para invernaderos por una parte y, por la otra, para el procesamiento de imágenes de catástrofes naturales mediante drones, En el primer caso se trata de contribuir a eliminar las causas que provocan el cambio climático, En el segundo caso se trata de ayudar a paliar las consecuencias del mismo, Para abordar ambos casos de forma eficiente se hará uso de las recientes técnicas de inteligencia artificial con el fin de crear una infraestructura IoT general para el análisis de datos masivos en tiempo real y sensible al contexto,