Success cases

SOSTVAN

Collaborators: IMASDE AGROALIMENTARIA, S.L. (IMASDE), IBERICO COMERCIALIZACIÓN, S.C.L. (IBERCOM), DEHESA GRANDE SOCIEDAD COOPERATIVA (DEHESA), UNIVERSIDAD DE SALAMANCA (USAL), UNIVERSIDAD DE EXTREMADURA (UEX), UNIVERSIDAD DE LEÓN (ULE), DE HEUS NUTRICIÓN ANIMAL, S.A. (DEHEUS), INSTITUTO TECNOLÓGICO AGRARIO DE CASTILLA Y LEÓN (ITACyL), UNIÓN DE GANADEROS DE VACAS NODRIZAS (UGAVAN), ASOCIACIÓN 19 DE ABRIL (19ABRIL), MSD Animal Health (MSD)

Solution:

El presente proyecto está centrado en la producción de carne de vacuno extensivo y en la consecución de una trazabilidad integral de sus valores productivos y ecosistémicos mediante la digitalización de la industria ganadera y cárnica (tipo de producto: carne de vacuno; subsector económico: explotación de otro ganado bovino y búfalos con CNAE 0142), que se encuentra incluido en el capítulo 2 del Anexo I del Tratado de Funcionamiento de la Unión Europea. El proyecto se centra en aspectos horizontales entre los que se incluyen la alimentación animal, gestión de explotaciones, calidad diferenciada no ecológica, gestión de masas forestales e incremento del valor añadido. El proyecto se centra en marcadores de población como los jóvenes ganaderos de vacuno de carne, donde se desea avanzar en materia de profesionalización gracias a las soluciones innovadoras que se desean alcanzar, entre las que se incluyen la potenciación de canales más cortos de comercialización a través del uso de nuevas herramientas digitales.

El proyecto SOSTVAN es coherente con los objetivos de la Asociación Europea para la Innovación en materia de productividad y sostenibilidad agrícola (AEI-agri) dado que desea: 1) Promover un sector ganadero que utilice eficientemente los recursos ligados a los sistemas extensivos, sea económicamente viable, productivo y competitivo, que esté orientado a un escaso nivel de emisiones, sea respetuoso con el clima, que trabaje hacia sistemas de producción ecológica y en armonía con los recursos naturales esenciales de los que dependen la agricultura y la silvicultura; 2) Contribuir a un abastecimiento estable y sostenible de carne de vacuno extensivo; 3) Acortar la distancia entre la oferta científica investigadora y las necesidades de los sectores ganaderos creando vínculos entre los conocimientos y tecnologías punteros en alimentación, programas sanitarios, bienestar animal, impacto medioambiental y comercialización digital; 4) Crear valor añadido a través de una relación más estrecha entre investigación y prácticas ganaderas, y fomentando un mayor uso del conocimiento disponible; y 5) Promover una aplicación práctica más rápida e implantada de soluciones innovadoras para la ganadería extensiva.

Por otro lado, SOSTVAN es coherente con las áreas focales y prioridades del FEADER 2A al buscar una mejora de los resultados económicos de las explotaciones extensivas de vacuno de carne y facilitar su reestructuración y modernización, en particular con objeto de incrementar su participación y orientación hacia el mercado con productos cárnicos mejor diferenciados, y al mejorar la competitividad de productores primarios como los ganaderos extensivos de vacuno de carne, integrándolos mejor en la cadena agroalimentaria al añadir valor a sus productos que pueden ser promocionados en plataformas comerciales lideradas por los mismos productores.

Smart Farm

Collaborators: Grupo Hermi

Solution:

Smart Farm es un proyecto desarrollado por el grupo de investigación BISITE en colaboración con el Grupo Hermi, la mayor compañía de productores y proveedores de carne de conejo a nivel nacional. 
El proyecto ha consistido en la implantación de un modelo de granja 4.0 en las instalaciones que posee Hermi en Encinas de Abajo (Salamanca) mediante el desarrollo e implementación de distintos tipos de dispositivos electrónicos con los que visualizar en una plataforma online los parámetros deseados como, por ejemplo, el nivel de llenado de los silos de pienso o el nivel de peso de las jaulas de cría de los conejos.

Platinum

Collaborators: SISTEM

Solution:

El proyecto PLATINUM nace bajo este contexto y su meta final es la mejora de la productividad industrial a través de una plataforma horizontal basada en 3 pilares fundamentales: 1) nuevas capacidades para la optimización de la producción y el OEE (overall equipment effieciency) mediante computación social; 2) maximización de la disponibilidad de recursos y anticipación a fallos gracias al mantenimiento predictivo; 3) seguridad aplicada a los procesos y el ámbito industrial.
La piedra angular del proyecto reside en una maquina social que permitirá incorporar información experta (conocimiento humano) en la resolución de los problemas de optimización, mantenimiento y seguridad. Esto dará como resultado una herramienta de apoyo a la toma de decisiones, ofreciendo respuestas evolutivas aportadas por los trabajadores, y capaz de adaptarse a las condiciones cambiantes del entorno.
La solución propuesta en PLATINUM integra además una plataforma Smart Data que ejerce su funcionalidad dentro de un entorno Fog/Edge Computing y que es capaz de procesar y combinar en tiempo real los datos provenientes de diferentes fuentes (ERP, MOM, GMAO, SCADA, Internet de las Cosas Industrial (IIoT), vibraciones, partes de incidencias, etc.).

InTelWINE

Collaborators: Pago de Carraovejas, Grupo BISITE de la Universidad de Salamanca

Solution:

El proyecto InTelWINE pretende investigar en nuevas técnicas de viticultura de precisión y salubridad alimentaria que incorporen algoritmos híbridos de inteligencia artificial y Deep Reinforcement Learning capaces de homogeneizar los procesos y transferir el conocimiento de los expertos a un sistema que garantice la calidad y salubridad del vino que llega al consumidor. El avance en técnicas de viticultura de precisión vendrá de sistemas de riego inteligente “estratégico”, mientras que el avance en salubridad alimentaria vendrá de un novedoso sistema de seguimiento que permita modelar el nivel de sulfuroso en vinos y seguir su evolución, hasta la botella, para predecir el grado de combinación en todo el proceso, hasta su consumo.

Digital Twin

Collaborators: IPB

Solution:

Digital Twin technology has been considered one of the most disruptive and emergent technologies since the launch of the Industry 4.0 initiative. The concept behind the technology had already been proposed in the beginning of the century, but it wasn’t until today that a more general definition was proposed. Taking this into consideration a digital twin can be defined as a digital copy of a physical system, process or product that is connected and shares functional and operational data, with capabilities of monitoring, optimisation, design, control, training and decision support. With the application of the Digital Twin technology to the manufacturing sector it is expected to have several benefits, such as reduction of costs and resources, improve efficiency and productivity, manage assets in real-time, test systems prior to manufacture, provide a faster human integration and provide a real understanding of the collected data. 

PRIMAGE

Medical Imaging Artificial Intelligence Childhood Cancer Research

Solution:

The PRIMAGE project is devoted to developing methods of computational analysis of medical images applied to childhood cancer.

PRIMAGE proposes a cloud-based platform to support decision making in the clinical management of malignant solid tumors, offering predictive tools to assist diagnosis, prognosis, therapies choice and treatment follow-up, based on the use of novel imaging biomarkers, in-silico tumor growth simulation, advanced visualization of predictions with weighted confidence scores and machine-learning based translation of this knowledge into predictors for the most relevant, disease-specific, Clinical End Points.

The final aim is to  integrate and validate a  functional prototype of the PRIMAGE cloud-based platform offering predictive tools to assist management of Neuroblastoma and DIPG paediatric cancers, from diagnosis to prognosis, therapies choice and treatment follow-up, based on the use of novel imaging biomarkers, tumor growth models and advanced visualisation of predictions.

QUIBIM

Quantitative Radiology Solution for Innovative Doctor, Researchers and Clinical Trial Companies

Solution:

QUIBIM Precision is the first imaging biomarkers analysis platform in the cloud presenting innovative whilst extremely useful characteristics for the sector: 1) Automated analysis of imaging biomarkers (results are ready just within minutes) with the best accuracy and reproducibility; 2) Medically certified: QUIBIM are medically valid to scientifically support decision making; 3) Open to any physicians: Optimized User Interface (UI), user experience (UX) and imaging analysis functionalities 4) Cost-effective: QUIBIM helps reduce costs of medical testing and misdiagnosis, especially from specialists as each report costs 45€.

Quick Urban Forestation

Quick Urban Forestation

Solution:

Cesefor coordinated the Life+ Quick Urban Forestation project, which was carried out in collaboration with IClaves SL and SDL Medio Ambiente, and with the Valladolid City Council. Its main objective was to create an experimental urban forest in the city of Valladolid. The aim of the experiment was to test different techniques for planting native species in an effort to grow an urban forest which would not require irrigation in the heat of the summer. Nearly 15,000 trees have been planted, a network of monitoring and information analysis has been deployed in order to obtain information about the temperature and humidity in the roots and on the surface, and to observe the behaviour of the plants' stems. The data obtained from sensors was processed and a survival analysis was conducted to study the results of the experiment.  Plant data was extracted every 30 minutes during 2 and a half years, the dataset that has been generated as a result of the project is available in open data formats on the project's website.

People analytics

People analytics

Solution:

People Analytics Expert System. Applies Artificial Intelligence and Big Data techniques to the information about people that is extracted from different public sources. Patterns are identified and profiles are elaborated to help gain greater knowledge about people and predict their behaviour. This enables the system users to make decisions on the basis of objective data.

Deep cyberbullying analytics

Deep cyberbullying analytics

Solution:

A cognitive engine for the detection and prevention of cyberbullying on the Internet. Applies Artificial Intelligence and Data Analytics technologies to build graphs and social interaction models on the basis of Big Data, automating and facilitating the tasks associated with the timely prevention, detection and suppression of cyberbullying in the workplace and at school, since information will be available from a variety of open sources such as Facebook, Twitter and LinkedIn.

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