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Actualmente vivimos en una era digital donde las tecnologías de realidad extendida se encuentran en continuo  auge, siendo cada vez más común la creación de entornos virtuales. Las empresas en aras de encontrarse a la  vanguardia en tecnología, a menudo se plantean la generación de este tipo de experiencias para sus potenciales  clientes (hoteles, museos, actividades deportivas, actividades lúdicas, etc.).

La generación de estos entornos virtuales conlleva un gasto de recursos (monetarios y en términos de tiempo)  elevado, que muchas veces no obtiene el retorno deseado. Esto se debe principalmente, a que no se realiza un  estudio previo de cuál de los diferentes formatos en los que se pueden generar este tipo de experiencias es el  adecuado para cumplir nuestro objetivo de una forma eficaz y eficiente.

La consultoría de neuromarketing como servicio supone el estudio de los diferentes formatos en los cuales se  puede presentar el entorno virtual para generar una experiencia (ordenador, Tablet, móvil, casco de realidad  virtual) y la medición de la intensidad de inmersión de cada uno de ellos, es decir, cuán dentro de la experiencia  se encuentra la persona, para encontrar un equilibrio entre la experiencia generada y la inversión necesaria para  generar dicha experiencia (costes informáticos de generación de la experiencia, costes de los aparatos  necesarios para utilizar la experiencia, entre otros).

Este servicio se basa en la realización de un simulacro en laboratorio de los diferentes formatos en los que se desee realizar la experiencia. Para testar dichos formatos se someterá a una muestra de personas a un cuestionario previo a la experiencia, así como a otro posterior. Además, se realizan mediciones de tipo fisiológicas como es el Eye-Tracking (seguimiento ocular) para conocer las respuestas involuntarias de las personas y poder contrastar la información recogida a través de los cuestionarios. Esto nos permite elaborar un informe donde se muestre la intensidad de inmersión de cada formato para poder realizar una comparación con la inversión necesaria y estimar qué tecnología, de las anteriormente expuestas, es la más adecuada para cumplir los objetivos de la empresa.

El Sistema ViMetRi, es un sistema de información, a partir de la integración de datos provenientes de fuentes de información heterogénea, que permite realizar un seguimiento detallado de eventos meteorológicos a nivel local, insular y regional. El sistema lo componen tres subsistemas:
• El subsistema de sensorización, a través del cual se recopila información proveniente: de las estaciones meteorológicas disponibles, independientemente de su procedencia (AEMET, Gobierno de Canarias, Corporaciones Locales o incluso, de fuentes privadas); de redes de radioenlaces de comunicaciones a frecuencia de microondas (tanto de estaciones terrenas, como procedente de satélites); así como de las imágenes obtenidas de manera simultánea de diferentes cámaras de videovigilancia.

• El subsistema de procesamiento de la información, mediante la aplicación de técnicas de Inteligencia Artificial.

• Un panel de acceso centralizado a la información procesada, a través de la web, para realizar un seguimiento de los eventos meteorológicos a nivel local con el objetivo de evitar riesgos y coordinar mejor a los equipos encargados de las emergencias.

Dada la capacidad del Sistema ViMetRi para aprovechar los datos de diferentes fuentes de información, muchas de ellas a partir de instrumentación ya desplegada sobre el terreno, es posible realizar una monitorización detallada de las precipitaciones y otras variables meteorológicas, tanto por el grado de precisión espacial sobre la zona de cobertura, como por la inmediatez temporal de la observación.

La oferta tecnológica conlleva la posible transferencia del know-how propio o prestación de servicios sobre el sistema ya instalado.

VIDEO: https://vimetrimac.ulpgc.es/images/videos/sistema_de_vigilancia_meteorologica_VIMETRI_ULPGC.mp4

Un elemento esencial a la hora de diseñar y dimensionar correctamente una gran instalación de generación energética basada en fuentes renovables (eólica, fotovoltaica o de hidrógeno) es la posibilidad de realizar estudios de simulación numérica y de cálculo computacional que permitan recrear y optimizar las condiciones sobre las que operará dicha instalación y evaluar su régimen de funcionamiento óptimo, evaluando su comportamiento futuro y anticipando cualquier problema que pueda surgir durante su puesta en marcha y posterior operativa, con el consiguiente ahorro de costes que esto puede generar.
Para ello, el equipo de CEANI dispone de varias soluciones informáticas propias que permiten realizar los estudios sobre diferentes tipologías de proyectos, tales como:

• Simulación de flujos turbulentos para determinar la ubicación óptima de las turbinas eólicas en una instalación de aerogeneradores.
• Cálculos de velocidades de fluido para la elaboración de mapas de viento.
• Modelización de las instalaciones para asegurar ventilación y confort térmico.
• Modelización del funcionamiento de una planta de hexageneración a partir de fuentes renovables (aire o sol) y agua de mar, permitiendo la simulación de la operación de dicha planta adecuando cada proceso según el recurso energético disponible.

La solución a transferir implica la asistencia técnica especializada para la realización de estudios de simulación precisos necesarios para el diseño, dimensionamiento y optimización de instalaciones en grandes proyectos de ingeniería en materia de energías renovables.

En la mayoría de las ocasiones, en los proyectos de ingeniería, no existe una única solución que satisfaga todas las restricciones o variables y, por tanto, no puede ser considerada como la solución óptima definitiva para intentar dar respuesta a los problemas que se producen. Incluso, los diferentes objetivos a alcanzar, o las alternativas a considerar, pueden llegar a ser mutuamente excluyentes entre sí. En estas situaciones, hablamos de Problemas Multiobjetivo.

En los problemas multiobjetivo, hablar de una solución óptima puede ser un tanto vaga, pues no se puede obtener una solución que satisfaga todas las restricciones y dé respuesta a las preferencias y consideraciones del tomador de decisiones, razón por la cual se atiende a diferentes escenarios, dentro del espacio de soluciones factibles, cuyas respuestas se consideran óptimas, y que se denominan Óptimo de Pareto.

Entre los diferentes modelos de optimización para resolver problemas multiobjetivo existentes, el modelo aplicado en la presente oferta tecnológica está basado en Inteligencia Artificial y en el uso de los algoritmos genéticos, los cuales han demostrado muy altas prestaciones en la solución de problemas que contemplan diferentes objetivos de manera simultánea y con distintos propósitos de solución.

El servicio ofertado es una asistencia técnica especializada en la planificación y mejora de la eficiencia en instalaciones basadas en fuentes renovables (fotovoltaica, eólica y de hidrógeno), incluido además el apoyo en el dimensionamiento de las instalaciones para la optimización de la inversión.

Asimismo, esta asistencia técnica también contempla la planificación y mejora de la eficiencia energética e hídrica de un edificio, o conjunto de ellos, procurando con ello la optimización de sus instalaciones eléctricas, térmicas y de desalación.

Para ello, el CEANI ha desarrollado un software (modular), que engloba los algoritmos de optimización, y que por tanto requiere de una primera fase de programación para su adaptación al proyecto y tipología de instalación donde se vaya a aplicar, así como para la estimación de demanda, fundamental para operar de la manera más acertada cada situación.

El aprovechamiento de la inteligencia artificial para automatizar la captura de los datos contenidos en todo tipo de documentos puede ayudar a optimizar tiempos operativos, reducir costes y abandonar los trabajos manuales de “data entry” para dedicarlos a trabajos de análisis de la información.

Muchas empresas tienen la necesidad de extraer información de documentos que reciben de sus proveedores o clientes, la cual se suele almacenar en sus sistemas de información con el fin de mejorar la gestión o para tener un mayor conocimiento sobre el mercado, lo que puede suponer una ventaja competitiva con respecto a la competencia.

Sin embargo, en la mayoría de los casos, la extracción de datos a partir de documentos de texto para su grabación en las BBDD o en los sistemas de información de la empresa, suele ser un trabajo manual, poco estimulante y que conlleva mucha duración y recursos.

El conocimiento a transferir se materializa en un servicio de consultoría y el diseño de software a medida, según la necesidad de cada empresa, a partir de trabajos previos en el desarrollo de redes neuronales, con el objetivo de automatizar la “extracción inteligente” de datos.

Un ejemplo de aplicación de este servicio es la extracción de datos de distintos tipos de facturas de compañías eléctricas que permitan desarrollar modelos a partir de la explotación de estos datos con el fin de analizar el comportamiento del mercado y poder implementar políticas que puedan contribuir a mejorar su acción comercial.

La optimización de procesos implica la reestructuración de los esfuerzos para garantizar un aumento de la productividad, en operaciones más seguras, eficientes y económicas.

Sin embargo, las empresas están cada vez más comprometidas a contribuir en evitar el cambio climático conforme a los Objetivos de Desarrollo Sostenible de la ONU, lo cual pasa por reducir la cantidad de emisiones de gases de efecto invernadero que genera el ciclo de vida de sus procesos y actividades, así como en la utilización de sus productos/servicios.

Por tanto, se requiere de modelos de análisis de datos que puedan utilizarse para calcular la huella de carbono en todos los procesos productivos, ayudando no solo a su optimización, sino también a reducir su impacto climático.

Mediante el uso de un software de desarrollo propio y la aplicación de técnicas avanzadas de análisis y procesamiento de datos, el servicio ofertado implica el desarrollo de proyectos “ad hoc” para dar soporte en el proceso de toma de decisiones para la optimización de procesos productivos, de logística y de transporte, reduciendo simultáneamente su huella de carbono.

El “Data Analytics” en las empresas es fundamental para facilitar la adecuada toma de decisiones en el día a día y obtener así mejores resultados. Para ello, es fundamental la extracción y análisis de aquellas variables que sean relevantes en la clasificación o predicción de cualquier tipo de problemática que sea importante para la empresa (demanda, ingresos, cancelaciones, etc.). Para ello, se utilizan un conjunto de algoritmos clasificados como de Inteligencia Artificial, entre lo que cabría citar, a modo de ejemplo, los siguientes:

• Árboles de decisión.
• Modelos probabilísticos.
• Redes bayesianas.
• “Deep learning” – Redes neuronales convolucionales, recurrentes, profundas, entre otras.
• “Support Vector Machines”.
• “K-nearest neighbors”.
• “K-means”.

Este tipo de algoritmos, a través de su estructura matemática, pueden comprender patrones complejos y determinar qué variables son las más relevantes para predecir determinadas situaciones.

Se trata por tanto de un servicio de asistencia técnica a la medida de la empresa u organización, consistente en la aplicación de “Data Analytics” e Inteligencia Artificial, con el fin de obtener información relevante con la cuál poder mejorar la gestión y generar rendimientos positivos. Este tipo de soluciones formarán parte del conjunto de activos que conforman el “business intelligence” del negocio para tomar dediciones más acertadas.

Así, por ejemplo, para empresas hoteleras, se podría realizar un análisis del comportamiento del turista con el fin de realizar previsiones acerca de si éste va a cancelar su reserva o no, y con ello, gestionar de forma más adecuada el conjunto de reservas del hotel.

La estructuración del servicio de asistencia técnica implica, entre otras, las siguientes etapas:

• Obtención del conjunto de datos a utilizar.
• Preprocesado de datos. Empleo de tareas de “data cleansing”.
• Extracción y análisis de los datos ya preprocesados, y generación de variables relevantes con el fin de resolver de forma adecuada la problemática a tratar.
• Empleo de algoritmos basados en inteligencia artificial para la generación de predicciones.
• Elaboración de informes con los resultados obtenidos, que incluirán recomendaciones acerca de la forma en la que pueden integrar la herramienta en su conjunto de “business intelligence” para la toma de decisiones.

Para llevar a cabo este servicio, se aplica la metodología Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM), un estándar en el desarrollo de proyectos basados en “data mining” e Inteligencia Artificial, y que destaca porque a lo largo del servicio de asistencia técnica se tienen en cuenta las consideraciones del cliente y sus necesidades.

Aunque en la mayoría de los casos el volumen de datos requeridos no es masivo, sí es preciso que dichos datos sean de calidad para poder obtener resultados de valor para la organización.

El desarrollo de las herramientas software a utilizar en la asistencia técnica se realizará a través de lenguajes de programación como Python y R

Las imágenes hiperespectrales permiten la recopilación de información a lo largo de todo el espectro electromagnético, lo que facilita la identificación de materiales mediante el espectro emitido o absorbido por estos. Uno de los grandes retos a los que se enfrenta la tecnología hiperespectral es el análisis de la información en tiempo real, para lo cual existen diferentes soluciones en el mercado, todas ellas con un objetivo común: distinguir y separar los diferentes componentes de la imagen analizada.

Una de las principales dificultades que presenta la trasmisión de datos hiperespectrales es la compresión de la ingente cantidad de información obtenida de la imagen captada para su transmisión en tiempo real, sin comprometer su calidad.

La solución que se propone consiste en un sistema basado en un algoritmo de compresión de imágenes hiperespectrales con pérdidas (HyperLCA) caracterizado por altas tasas de compresión, buen rendimiento y una carga de compresión reducida, que se ejecuta en un ordenador instalado en una plataforma aérea no tripulada (UAV) a partir de las imágenes captadas mediante una cámara hiperespectral pushbroom también instalada en la plataforma.

El método seguido mediante este sistema para comprimir y descomprimir imágenes hiperespectrales consiste en trocear la imagen a comprimir en imágenes mucho más pequeñas para poderlas transferir fácilmente y luego volverlas a fusionar, obteniendo la imagen original.

La industria espacial se ha interesado en los últimos años por incluir, como parte de su instrumentación, sensores de alta resolución encargados de capturar tanto imágenes hiperespectrales, como de vídeo, con fines de monitorización, identificación y caracterización de la superficie de la Tierra. Sin embargo, este tipo de sensores también están siendo utilizados en misiones de exploración de Marte y de la Luna, por lo que su rango de aplicación se prevé que siga expandiéndose en la próxima década.

Aunque un incremento en la resolución de los sensores conlleva la adquisición de un mayor volumen de información útil para distintas aplicaciones científicas, dicha cantidad de datos no es fácil de manejar y procesar a bordo de los satélites, dadas las restricciones actuales en cuanto a la capacidad computacional de la electrónica embarcada y del ancho de banda de dichos satélites con las estaciones ubicadas en la superficie terrestre.

Como soluciones a estos problemas, la División de Diseño de Sistemas Integrados (DSI) del Instituto Universitario de Microelectrónica Aplicada (IUMA) de la ULPGC ha desarrollado una serie de soluciones de baja complejidad arquitectural, principalmente vinculadas a la compresión de datos, imágenes hiperespectrales y de vídeo, tanto pancromático como RGB, que permitan gestionar, almacenar y transmitir a Tierra de forma eficiente este gran volumen de datos, sin comprometer la calidad de los datos adquiridos. Estas soluciones cumplen con los estándares CCSDS publicados para el diseño eficiente de sistemas electrónicos de procesamiento a bordo de satélites, y cuentan con el respaldo y la financiación de organismos como la Agencia Espacial Europea (ESA), la cual ya tiene en consideración algunas de estas soluciones para ser integradas en futuras misiones espaciales, como la misión CHIME, que será parte del programa Copernicus 2.0 para la observación de la Tierra.

Además de realizar una compresión eficiente de la información adquirida, recientemente la División ha desarrollado soluciones basadas en redes neuronales para la detección de objetivos desde satélites que integren sensores de vídeo para aplicaciones como, por ejemplo, detección y monitorización de desastres naturales o de actividades ilegales, como la piratería en la costa oeste de África. Esta última actividad se enfoca dentro del proyecto europeo H2020 denominado VIDEO (Video Imaging Demonstrator for Earth Observation), en el cual el IUMA participa con grandes empresas del sector espacial, como Thales Alenia Space.

Los modelos de viento son herramientas que permiten el estudio de diversos problemas relacionados con la atmósfera, tales como, el estudio de cómo afecta el viento a una determinada estructura, la dispersión de contaminantes, el estudio del emplazamiento de parques eólicos o la propagación de incendios. De esta manera, los modelos de viento son, pues, herramientas cada vez más importantes para afrontar con solvencia una amplia gama de problemas de interés social, político y económico, y cada vez se exige más de ellos.
Así, con el objetivo de ofrecer un medio que permita estudiar y simular los campos de vientos, se presenta una solución consistente en un software de predicción, a través del cual, se puede calcular el campo de viento de cualquier área de interés, teniendo siempre como base otro campo conocido, ya sean estaciones meteorológicas específicas o predicciones de un modelo numérico meteorológico como el del Centro Europeo de Previsiones Meteorológicas a Plazo Medio (ECMWF, por sus siglas en inglés) [Este modelo europeo se ejecuta cada 12 horas y es capaz de elaborar la previsión meteorológica con 10 días de adelanto].
Para su funcionamiento, el software tiene en cuenta los procesos físicos que gobiernan el perfil del viento en la atmósfera y la orografía y, para ello, se necesita recopilar o introducir los siguientes datos en el sistema:

(1) Malla de tetraedro del dominio de cálculo.

(2) Mapa con la rugosidad y la altura de desplazamiento del terreno.

(3) Valores puntuales del viento (velocidad y dirección).

El resultado que se obtiene mediante el análisis de esta información es un modelo o representación, que refleja el campo de viento en todos los nodos de la malla de tetraedros. Además, se puede especificar puntos concretos en los que conocer el campo de viento.
Precisamente, el software, denominado Wind3D y comercializado en licencias, es un programa que, a partir de datos puntuales, calcula el campo de viento en un dominio tridimensional. Este dominio de cálculo se encuentra limitado, en su parte inferior, por el terreno o suelo objeto de estudio y, en su parte superior, se eleva el límite de análisis a la altura que se desee.
Esta solución, se presenta como un elemento interesante para generar bases de datos para las configuraciones de viento más probables en una región determinada. Además, se puede aplicar a cualquier escenario en el que el viento sea importante y no se disponga de una medición de la zona de interés.
A continuación, se recogen algunas aplicaciones de esta solución:

• Cálculo del campo de viento en parques eólicos. Esto permite la evaluación de la potencia producida por un aerogenerador en función de su ubicación y su comparación con las curvas suministradas por el fabricante.
• Identificación de localizaciones óptimas para parques eólicos.
• Estudios sobre la propagación de contaminantes por la atmósfera.
• Estudio sobre la dispersión de las semillas de determinadas plantas, lo que hace posible la supervivencia y dispersión de estas especies vegetales, así como las poblaciones de insectos voladores.
• Propagación de incendios forestales. El viento afecta a la extensión de los incendios forestales, en la medida en que puede detenerlos o acelerarlos.
• Análisis de los efectos del viento sobre el ganado. En este caso, el viento, en combinación con las temperaturas frías, tiene un efecto negativo sobre los animales de ganado. Además, el viento afecta a las reservas de alimento de los animales y sus estrategias de caza y defensa.
• Predicción de la capacidad de transporte de líneas eléctricas aéreas.