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RTC2019-007124-5

Financiado
Modelos de Machine Learning para la previsión y optimización de recursos en la g...
Modelos de Machine Learning para la previsión y optimización de recursos en la gestión de residuos (Optiwaste) Debido al aumento de la población mundial, el desarrollo tecnológico cada vez más rápido y la fabricación de bienes de consumo de corta vida que son tirados diariamente a la basura así como los embalajes que llevan (cajas de cartó... Debido al aumento de la población mundial, el desarrollo tecnológico cada vez más rápido y la fabricación de bienes de consumo de corta vida que son tirados diariamente a la basura así como los embalajes que llevan (cajas de cartón y protecciones plásticas) no solo en los propios bienes en sí sino también, cada vez de forma más habitual, en los alimentos que compramos en los supermercados están influyendo negativamente en el Medio Ambiente,La humanidad se enfrenta a graves problemas ambientales como el cambio climático, la contaminación, deforestación, degradación de suelos, extinción de especies y pérdida de biodiversidad entre otros, Para solucionarlos debemos adaptarnos y tomar acciones inmediatas que contribuyan al uso sostenible de los recursos naturales y al reciclaje de los residuos generados en pro de una mejor protección del planeta y los recursos que nos ofrece,El desarrollo tecnológico está afectando negativamente al planeta hasta el punto en que prácticamente todas nuestras actividades cotidianas están supeditadas al uso de algún componente electrónico, SmartPhones, Tablets, SmartWatches y PCs son el ejemplo más claro de ello, pero esta evolución también tiene un punto positivo y es que nos ofrece herramientas y tecnologías que nos pueden ayudar a buscar soluciones a los problemas ambientales que el ser humano está causando, En este sentido la Inteligencia Artificial (IA) tiene mucho que decir ofreciendo poderosas herramientas para ayudarnos a optimizar los procesos industriales y predecir posibles comportamientos que nos ayuden a controlar los residuos generados,Si bien es cierto que la IA fue acuñada en 1956 por John McCarthy y viene evolucionando desde entonces, hay varias técnicas asociadas a la misma que han mejorado exponencialmente los últimos años y que son vitales para nutrir un sistema de IA capaz de ayudarnos en estos retos tan complejos:1, Big Data: Es una serie de técnicas utilizadas para el procesamiento de grandes volúmenes de información, Un análisis correcto de los datos puede llevar a la toma de mejores decisiones, y en el caso del medio ambiente, estas decisiones estarán relacionadas con su conservación,2, Machine Learning: Es una técnica que consiste en que a partir del procesamiento de grandes volúmenes de información (Big Data), permite la creación de algoritmos que aprenden automáticamente de los datos y son capaces de predecir comportamientos futuros o determinar patrones,Uno de los sectores más importantes a la hora de ayudar a preservar el medio ambiente es el sector de recogida de residuos, que se encarga no solo de recoger los desechos generados sino que deberá conseguir el mayor porcentaje de residuos posible a fin de garantizar la sostenibilidad de los recursos naturales y la reutilización de materias primas,En este sentido, Distromel tiene un software dedicado a la gestión del servicio de recogida de residuos y más de 6000 dispositivos que captan información del servicio generando millones de datos cada año,El Instituto Universitario de Investigación BIFI (biocomputación y física de sistemas complejos) de la Universidad de Zaragoza es uno de los centros de e-ciencia más relevantes de España, Es especialista en aplicación de técnicas de análisis de Big Data y Machine Learning,Este proyecto estará compuesto por la empresa privada Distromel, que aportará grandes cantidades de datos sobre el servicio de recogida y reciclaje de residuos y por el instituto BIFI de la Universidad de Zaragoza, que aportará su experiencia en el análisis de Big Data y Machine Learning para diseñar algoritmos capaces de optimizar el servicio de recogida orientando al gestor en la toma de decisiones basadas en el análisis de la información histórica y las predicciones realizadas por la inteligencia artificial que deriven en una importante mejora para el medio ambiente, ver más
01/01/2019
DISTROMEL
191K€

Línea de financiación: concedida

El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2019-01-01
Presupuesto El presupuesto total del proyecto asciende a 191K€
Líder del proyecto
DISTROMEL La sociedad tiene por objeto la comercializacion y fabricacion de sistemas de control dinamometricos y electronicos.
Perfil tecnológico TRL 4-5 100K