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TED2021-132702B-C21

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ESTRATEGIAS DE MANTENIMIENTO PREDICTIVO BASADAS EN DETECCION DE ANOMALIAS: FRAME...

ESTRATEGIAS DE MANTENIMIENTO PREDICTIVO BASADAS EN DETECCION DE ANOMALIAS: FRAMEWORK MARCO Y MANTENIMIENTO EN CONTEXTOS NAVALES LA DETECCION DE ANOMALIAS ES UN PROBLEMA DE GRAN INTERES DESDE EL PUNTO DE VISTA CIENTIFICO, ASI COMO DESDE LA PERSPECTIVA DE LAS MULTIPLES APLICACIONES QUE PRESENTA (SANIDAD, VIGILANCIA DE REDES, MONITORIZACION DE SENSORES IOT, I... ver más

01/01/2021

UGR

177K€

Presupuesto del proyecto: 177K€

Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DE GRANADA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 5507

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2021-01-01

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Participantes

UGR

Lider

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Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DE GRANADA

Total investigadores 5507

Presupuesto del proyecto 177K€

Descripción del proyecto LA DETECCION DE ANOMALIAS ES UN PROBLEMA DE GRAN INTERES DESDE EL PUNTO DE VISTA CIENTIFICO, ASI COMO DESDE LA PERSPECTIVA DE LAS MULTIPLES APLICACIONES QUE PRESENTA (SANIDAD, VIGILANCIA DE REDES, MONITORIZACION DE SENSORES IOT, INDUSTRIA, Y MUCHAS MAS), TODAS ELLAS RELACIONADAS CON LA TRANSFORMACION DIGITAL DE DIFERENTES AMBITOS DE LA SOCIEDAD, LA ECONOMIA Y LA INDUSTRIA. EN ESTE SENTIDO, ES FUNDAMENTAL CONTAR CON HERRAMIENTAS POTENTES QUE CONTENGAN LOS ALGORITMOS MAS RECIENTES Y EXITOSOS, QUE SEAN FACILES DE USAR E INTEGRAR CON OTROS SISTEMAS Y, POR SUPUESTO, DE LIBRE ACCESO, CON UNA LICENCIA QUE PERMITA SU USO GENERALIZADO. CON ESTAS PREMISAS, EL PROYECTO PREMAD PRETENDE AVANZAR EN EL CAMPO DE LA DETECCION DE ANOMALIAS CON ESTOS TRES OBJETIVOS- OBJETIVO 1: EL DESARROLLO DE NUEVOS ALGORITMOS QUE RESUELVAN ALGUNOS DE LOS PROBLEMAS ABIERTOS EN EL CAMPO DE LA DETECCION DE ANOMALIAS. EN CONCRETO, LOS TEMAS DE INTERES QUE CUBRIRA NUESTRO PROYECTO SERAN: 1) NUEVAS PROPUESTAS DE DEEP LEARNING PARA LA DETECCION DE ANOMALIAS, 2) INTERPRETABILIDAD Y EXPLICABILIDAD DE LOS MODELOS, 3) MITIGACION DE FALSOS POSITIVOS, 4) NUEVAS METRICAS PARA LA EVALUACION DE MODELOS DE DETECCION DE ANOMALIAS Y 5) ESCENARIOS DE BIG DATA Y FUSION DE MODELOS EN ENTORNOS DISTRIBUIDOS.- OBJETIVO 2: EL DISEÑO E IMPLEMENTACION DE UNA NUEVA HERRAMIENTA DE SOFTWARE, QUE INCLUYA EL ESTADO DEL ARTE EN EL AREA, ASI COMO LAS NUEVAS PROPUESTAS GENERADAS DURANTE EL PROYECTO, Y QUE PUEDA SER UTILIZADA COMO UN ANDAMIO QUE APOYE EL DESARROLLO DE NUEVAS HERRAMIENTAS DE SOFTWARE PARA RESOLVER PROBLEMAS DEL MUNDO REAL CON LA AYUDA DE ALGORITMOS DE DETECCION DE ANOMALIAS. - OBJETIVO 3: EL DESARROLLO DE UNA HERRAMIENTA DE MANTENIMIENTO PREDICTIVO UTILIZADA COMO PRUEBA DE CONCEPTO DE LA TECNOLOGIA PROPUESTA, Y LA APLICACION DE ESTA HERRAMIENTA A UN PROBLEMA DE MANTENIMIENTO PREDICTIVO EN CONTEXTOS NAVALES EN MOTORES DE BARCOS. COMO SE PUEDE OBSERVAR, LOS PRINCIPALES OBJETIVOS DE ESTE PROYECTO ESTAN TOTALMENTE ALINEADOS CON LA CONVOCATORIA. POR UN LADO, LA PROBLEMATICA DE LA DETECCION DE ANOMALIAS Y, EN PARTICULAR, EL MANTENIMIENTO PREDICTIVO ESTAN ASOCIADOS A LA TRANSFORMACION DIGITAL DE LA INDUSTRIA. POR OTRO LADO, ESTE PROYECTO INCLUYE LA INVESTIGACION BASICA (NUEVOS RETOS EN LA DETECCION DE ANOMALIAS), LA INVESTIGACION APLICADA (LA APLICACION A PROBLEMAS DE MANTENIMIENTO PREDICTIVO), Y EL DESARROLLO DE UN PROTOTIPO O PRUEBA DE CONCEPTO PARA DEMOSTRAR LA IDONEIDAD DE ESTA TECNOLOGIA PARA SER APLICADA A UN ESCENARIO REAL. FINALMENTE, LA PRUEBA DE CONCEPTO PROPUESTA SE PROBARA EN UN PROBLEMA REAL DE INTERES, CON EL APOYO EXPLICITO DE CESADAR PARA MOTORES DE BARCOS. POR OTRO LADO, LA EMPRESA GRUPO ALAVA, LIDER NACIONAL EN MANTENIMIENTO PREDICTIVO, QUE HA MOSTRADO SU INTERES EN LOS RESULTADOS DEL PROYECTO, MANTENDRA UNA COMUNICACION CONTINUA CON EL EQUIPO PARA EVALUAR LAS LIBRERIAS Y EL SOFTWARE DESARROLLADO, QUE DEBERA ALCANZAR EL NIVEL DE USO ADECUADO PARA LAS PRUEBAS DE CONCEPTO EN LA INDUSTRIA. ETECCION DE ANOMALIAS\PRUEBA DE CONCEPTO\EXPLICABILIDAD\BIG DATA\INDUSTRIA 4.0\DEEP LEARNING\MANTENIMIENTO PREDICTIVO

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