SER-PCM es el desarrollo de una plataforma geográfica potente, amigable, configurable y escalable que integrará diferentes fuentes de información como la referente a partículas contaminantes (PM10, PM2.5), condiciones meteorológicas como la dirección y velocidad del viento, la acumulación de precipitaciones, etc.

El objetivo es ofrecer al usuario final tanto la representación de la información ambiental disponible como las herramientas necesarias para su análisis en un único punto común mediante el desarrollo de un visor geográfico configurable, escalable y personalizable preparado para adaptarse a las necesidades del cliente de una manera ágil y sencilla.

SER-PCM persigue la premisa de escalabilidad y configurabilidad, pudiendo trabajar a un alto nivel tanto tecnológico como analítico, enfocado su uso de gestión para el apoyo en la toma de decisiones a organismos públicos, entidades gubernamentales o empresas privadas, y a su vez puede ofrecer, para un uso particular una versión simplificada a modo plataforma pública con herramientas acotadas, claras y concisas.

SER-PCM se presenta como una plataforma global y abierta, con un carácter de datos abiertos (open data), pudiendo ofrecer toda la información analizada en formatos estándar OGC (Open Geospatial Consortium), de tal forma que posibilitará la integración bidireccional con otros servicios.

La capacidad para integrarse en cualquier entorno web hace que esta plataforma sea completamente reutilizable y la facilidad para dotarla de nuevas herramientas enfocadas a dar solución a problemas concretos la dotan de un gran potencial de expansión.

Los principales objetivos se resumen en los siguientes puntos:

• Ofrecer al usuario final, a través de una plataforma global y abierta, mediciones atmosféricas relacionadas con la calidad del aire, el forzamiento climático, el ozono y las radiaciones UV.
• Permitir, a través del conocimiento y manejo de estos datos:
• El análisis y la predicción de las condiciones ideales
• La optimización de procesos de análisis y toma de decisiones a través de técnicas innovadoras de Big Data (cálculo de predicciones, análisis estadístico…)
• Identificar necesidades comunes con empresas o AAPP del uso esta herramienta, e identificar sinergias con éstas.

Este proyecto ha sido cofinanciado por el Gobierno del Principado de Asturias a través del Instituto de Desarrollo Económico del Principado de Asturias (IDEPA), y por la Unión Europea a través del Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER), en el marco de la convocatoria pública de ayudas dirigidas a la ejecución de proyectos de I+D, con el número de expediente IDE/2022/000546.

SER-LOC es el desarrollo de una aplicación software con el objetivo de obtener datos de posición, temperatura y detección de impactos desde diferentes tipos de sensores, tanto fijos como móviles, para representarlos gráficamente en esta aplicación basada en mapas, y poder así monitorizarlos e historizarlos.

La herramienta resultante de la ejecución de este proyecto tendrá la siguiente funcionalidadmínima con vistas a ser competitiva en el mercado actual:

• Adaptabilidad y uso tanto en equipos de escritorio como en dispositivos móviles.
• Multidioma: será una aplicación que debe poder traducirse a distintos idiomas con facilidad.
• Trazabilidad: quedará registrados los datos obtenidos de los sensores con fecha y hora, con la identificación asociada a cada sensor.
• Seguridad: la herramienta tendrá un sistema de validación que garantice que solo las personas con permisos pueden acceder y modificar su información.
• Roles: existirán diferentes perfiles en función de la localización y el producto.

El proyecto se desarrollará sobre un piloto basado en la instalación de sensores en los vagones de tren (torpedos) de una industria siderúrgica para monitorizar la localización de las coladas y asociarlas a valores de temperatura que influyen en la calidad del producto final. Un gran reto en este caso es conseguir los valores de altas temperaturas, que son fundamentales para la calidad del producto final. También se prevé reducir los tiempos de transporte con los valores de identificación y localización, ya que actualmente no son eficientes y conllevan riesgo de error humano.

La obtención de la funcionalidad señalada requiere la persecución de los siguientes objetivos fundamentales:

• Herramienta para la visualización e historización de los datos de los sensores.
• Que sea accesible desde cualquier lugar donde pueda ser necesaria mediante los dispositivos electrónicos disponibles.
• Adaptable a diferentes tipos de sensores que presente el mercado.
• Tener trazabilidad y evidencias de los datos obtenidos. De esta forma se puede comprobar el estado real de los productos/objetos en el tiempo.

Este proyecto ha sido cofinanciado por el Gobierno del Principado de Asturias a través del Instituto de Desarrollo Económico del Principado de Asturias (IDEPA), y por la Unión Europea a través del Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER), en el marco de la convocatoria pública de ayudas dirigidas a la ejecución de proyectos de I+D, con el número de expediente IDE/2022/000584.

El proyecto BeanBot se focaliza en la investigación sobre métodos de análisis y detección precoz de la enfermedad producida por el hongo oídio utilizando herramientas de visión artificial, así como de computación en la nube, de cara a - maximizar las prestaciones de la herramienta de detección y la minimización del coste de la misma al delegar el procesamiento de los datos en aplicaciones en la nube.

Para llevarlo a cabo, la empresa SERESCO como consultoría de soluciones TIC en diversos ámbitos de aplicación entre los que destaca la agricultura de precisión, contará con los siguientes colaboradores:

Centro Público de Investigación SERIDA quien aportará su conocimiento en la identificación de patógenos, y su conocimiento del cultivo de la faba, rendimiento de la plantación, cuidados necesarios etc. Además, podrá a disposición del proyecto sus invernaderos y plantaciones de faba para poder adquirir imágenes del patógeno sobre el cultivo de cara a desarrollar los algoritmos para detección precoz del mismo.

Centro Tecnológico IDONIAL, aportará su experiencia en herramientas robóticas, participará en la selección de herramientas de visión más adecuadas y colaborará en la investigación de algoritmos de precisión de los rendimientos.

Este proyecto ha sido cofinanciado por el Gobierno del Principado de Asturias a través del Instituto de Desarrollo Económico del Principado de Asturias (IDEPA), y por la Unión Europea a través del Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER), en el marco de la convocatoria pública de ayudas dirigidas a la ejecución de proyectos de I+D, con el número de expediente IDE/2022/000569.

SERESCO S. A. participa en el proyecto ia4geo: Visión Artificial y Deep Learning para la detección de cambios y usos del suelo en el territorio y su representación directa en las bases de datos cartográficas.

El objetivo del proyecto es mejorar los servicios de producción cartográfica aplicando técnicas de Inteligencia Artificial sobre los datos del territorio y sobre imágenes aéreas y satelitales de alta resolución que permitan interpretar adecuadamente la evolución y características de una determinada zona geográfica.

El ámbito del proyecto se enmarca en la línea estratégica de actuación Earth Observation, a través de la cual SERESCO proporciona servicios integrales de análisis de datos con aplicación a diferentes ámbitos como puede ser la ordenación del territorio, gestión de infraestructuras y recursos naturales, análisis demográficos, gestión de recursos turísticos o sistemas de alerta temprana.

El proyecto IA4GEO contribuye en esta línea de actuación con aplicación directa en la industria cartográfica, con el objetivo de reducir los costes y tiempos de producción de bases cartográficas y servicios basados en datos geoposicionados. IA4GEO afronta la problemática de falta de actualización en los recursos cartográficos, incapaces de afrontar la permanente dinámica del territorio en cuanto a la ejecución de nuevas infraestructuras, edificios o cambios en los usos del suelo, debido al alto porcentaje de trabajo manual que sigue siendo requerido por las técnicas utilizadas tradicionalmente.

IA4GEO desarrollará e integrará un sistema de detección automática de cambios en el territorio, interpretando y comparando los datos recopilados de una determinada zona, resolviendo ciertas circunstancias que actualmente impiden una actualización automática de las bases cartográficas, como puede ser la captura de imágenes con diferentes condiciones de luminosidad, el uso de sensores diferentes, o variaciones de apariencia en objetos que pueden provocar errores de interpretación.

Afrontar estos retos mediante la aplicación de nuevas tecnologías de Inteligencia Artificial conlleva un impulso significativo en la digitalización y automatización del sector cartográfico, al proporcionar un servicio capaz de detectar automáticamente zonas que han sufrido cambios en edificaciones e infraestructuras, reduciendo tanto el riesgo de desactualización de las bases cartográficas, como los costes y los plazos para su actualización.

La solución desarrollada en el proyecto IA4GEO conlleva los siguientes módulos:

• Módulo de ingesta, almacenamiento y pre-procesado, el cual permite el acceso rápido a fuentes primarias de datos, dando soporte a la necesidad de manejar grandes volúmenes de información de manera rápida, eficiente y escalable.
• Algoritmos de cómputo y procesado, basados en técnicas de Deep Learning y visión artificial, siguiendo una gestión unificada de código, modelos y datasets que facilitan el entrenamiento, implementación de los modelos, su escalado automático, trazabilidad de experimentos y reproductividad.
• Plataforma para la gestión, edición y publicación cartográfica, de fácil uso para los usuarios, y encargada de orquestar la ejecución de los diferentes flujos de trabajo de la solución.

Este proyecto ha sido cofinanciado por el Gobierno de España y por la Unión Europea a través del Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER), en el marco de la en la convocatoria de ayudas 2021 destinadas a proyectos de investigación y desarrollo en inteligencia artificial y otras tecnologías digitales y su integración en las cadenas de valor de RED.es, con el número de expediente 2021/C005/00147326.

La idea central del proyecto parte de la necesidad de hacer lo más rentable posible la automatización de las tareas de campo mediante robots. Se pretende optimizar el uso de medios robóticos terrestres y aéreos, de forma combinada y centralizada en una plataforma.

• Objetivo 3: Adaptable a diferentes medidas de calidad de los diferentes productos. Al tener una herramienta flexible se puede configurar para los diferentes productos del mismo o diferentes clientes.

• Objetivo 4: Tener trazabilidad y evidencias gráficas de los productos. De esta forma se puede comprobar el estado real de los productos en el tiempo.

• Objetivo 5: Evitar las validaciones fraudulentas. De esta manera se puede establecer el estado real del producto en la validación y en qué momento se pudiera haber producido algún deterioro en él. 

Este proyecto ha sido cofinanciado por el Gobierno del Principado de Asturias a través del Instituto de Desarrollo Económico del Principado de Asturias (IDEPA), y por la Unión Europea a través del Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER), en el marco de la convocatoria pública de ayudas dirigidas a la ejecución de proyectos de I+D, con el número de expediente IDE/2021/000382.

Siendo Seresco una de las principales empresas cartográficas españolas, este proyecto se enmarca en un plan estratégico que apuesta en el uso de técnicas de análisis inteligente de datos aplicadas a la mejora de los servicios ofrecidos por el área de negocio de Cartografía y Catastro, permitiendo mejorar los rendimientos en la detección de cambios cartográficos y reduciendo los costes asociados a la producción cartográfica.

Este proyecto ha sido cofinanciado por el Gobierno del Principado de Asturias a través del Instituto de Desarrollo Económico del Principado de Asturias (IDEPA), y por la Unión Europea a través del Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER), en el marco de la convocatoria pública de ayudas dirigidas a la ejecución de proyectos de I+D, con el número de expediente IDE/2021/000380.

Este sistema de subastas pasará a formar parte de la plataforma de compraventa de ganado online VayaVaca, desarrollada por Seresco. Y viene dado por la necesidad de buscar una alternativa online/presencial del desarrollo de las subastas, ante la imposibilidad de poder asegurar las subastas presenciales (o, al menos, 100% presenciales) en el contexto actual y futuro.

Este proyecto ha sido cofinanciado por el Gobierno del Principado de Asturias a través del Instituto de Desarrollo Económico del Principado de Asturias (IDEPA), y por la Unión Europea a través del Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER), en el marco de la convocatoria pública de ayudas dirigidas a la ejecución de proyectos de I+D, con el número de expediente IDE/2020/000308.

En esta parte final del proyecto se está trabajando con la plataforma de datos para el acceso de usuario a los mismos y la notificación.

Durante el desarrollo de las pruebas se han detectado varias entradas de animales salvajes en los recintos de las colmenas. Destaca entre ellas la entrada de un oso en el recinto de Arganzúa, en Allande, que afortunadamente, no produjo grandes daños. También se han logrado detectar daños causados por una fuerte ventisca, en la explotación de Corbeiro, en Narcea.

En cuanto a la parte de caracterización de las mieles, primeramente, se han recogido hasta 200 muestras de mieles de diferentes colmenares seleccionados por su ubicación y entorno melífero. A partir de estas muestras se están finalizando los análisis convencionales físico-químicos, organolépticos, meliso-palinológicos y microbiológicos.

Paralelamente se han ido desarrollando prototipos con cámara hiperespectral, tecnología VIS/NIR y procesado de imágenes a partir de microscopía. Se han desarrollado para cada uno de ellos modelos matemáticos y se están ejecutando las pruebas con los mismos partiendo de los resultados convencionales de las mieles analizadas.

Para finalizar el proyecto se confrontarán los datos obtenidos a partir de los prototipos desarrollados y se valorará cuáles de estas tecnologías pueden ser útiles para la minimización de errores en la clasificación de las mieles.