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PROYECTOS DE I+D+i
CON FONDOS PÚBLICOS

PROYECTOS
DE I+D+i
CON FONDOS PÚBLICOS

INNOVACIÓN AGRÍCOLA

FABATRAP

Investigación en tecnologías de Visión Artificial e IoT para la gestión de plagas de insectos en la faba.

El proyecto FabaTrap se centra en el estudio y experimentación de técnicas y herramientas de visión artificial que permitan, junto a otras tecnologías como IoT y computación en la nube, automatizar la monitorización de trampas cromáticas adhesivas y la detección temprana y cuantificación de la incidencia de plagas de insectos, tomando como modelo el cultivo de la faba en Asturias, con el objetivo de aportar un avance tecnológico significativo sobre el estado del arte actual.

En base a este objetivo principal, se han identificado 4 objetivos parciales:

  • Análisis y detección de plagas: Análisis de la problemática relacionada con la detección automática de insectos en trampas adhesivas y la cuantificación de la incidencia de plagas, abordando la aplicación de técnicas de visión artificial para la detección de insectos, el seguimiento en tiempo real del estado de las trampas mediante dispositivos IoT y otros aspectos del diseño de una solución completa de gestión de plagas.
  • Prototipo de trampa inteligente: Estudio de soluciones para la monitorización de trampas adhesivas y diseño del prototipo de trampa inteligente, combinando la trampa convencional con un dispositivo de captura de datos, basado en las premisas de desarrollo sostenible, mínimo impacto ambiental, autonomía energética, conectividad inalámbrica, mínimo tamaño, misma efectividad que la trampa convencional y óptima calidad de imagen para la detección de insectos con técnicas de visión artificial.
  • Investigación de técnicas y herramientas de visión artificial: Investigación y experimentación para la aplicación de visión artificial en la creación de nuevas técnicas y herramientas de detección y cuantificación de plagas de insectos, buscando una solución genérica desde el punto de vista de las plagas de insectos objetivo y robusta frente a condiciones adversas del entorno real.
  • Validación: Validación del prototipo de trampa inteligente basada en visión artificial, creando para este propósito un demostrador y definiendo unos escenarios de validación, tanto desde el punto de vista tecnológico como agronómico, que permitan validar los aspectos clave de la solución propuesta en un entorno real.

COLABORADORES

 CENTRO PÚBLICO DE INVESTIGACIÓN SERIDA  
Aportará su amplio conocimiento sobre identificación de patógenos, técnicas de cultivo de la faba, análisis del rendimiento de las plantaciones y los cuidados necesarios para garantizar su salud. También pone a disposición del proyecto sus invernaderos y extensas áreas de cultivo de faba, permitiendo la distribución de las trampas por toda la extensión de sus instalaciones, lo que permitirá obtener las imágenes necesarias para el desarrollo de los algoritmos de detección y cuantificación que establecerán el grado de incidencia de las plagas.

 CENTRO TECNOLÓGICO IDONIAL  
Cuenta con una amplia experiencia en el campo de la agricultura de precisión sensórica y la implementación de tecnologías de la industria 4.0. Su experiencia será crítica para el diseño y construcción de los prototipos de trampas inteligentes y su integración en el demostrador final, junto a las técnicas de visión artificial. Para este fin, se utilizará el avanzado equipamiento conocido como AsDIH «Demostrador de tecnologías de la industria 4.0 para agricultura de precisión sensórica», que brinda un entorno óptimo para llevar a cabo desarrollos de este tipo. 

Este proyecto ha sido cofinanciado por el Gobierno del Principado de Asturias a través de la AGENCIA SEKUENS y el Plan de Ciencia Tecnología e Innovación (PCTI) 2018-2022, como de 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/2023/000493.

BEANBOT

Cofinanciado por la Union Europea

El proyecto BeanBot se focaliza en la investigación sobre métodos de análisis y detección precoz de la enfermedad producida por el hongo oído 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, Seresco, como consultora 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, que aportará su conocimiento en la identificación de patógenos y su conocimiento del cultivo de la faba, rendimiento de la plantación, cuidados necesarios, etc. Además, pondrá 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, que 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.

INVESTIGACIÓN DE ENFERMEDADES REGIONALES DE LA FABA A TRAVÉS DE APLICACIONES DIGITALES EN LA NUBE

 ANÁLISIS Y DETECCIÓN PRECOZ DE ENFERMEDADES  

El objetivo principal del proyecto es la investigación en las tecnologías de visión artificial, IoT, inteligencia artificial y cloud computing así como análisis y procesamiento avanzado de los datos recogidos por los sensores para reducir el efecto de las enfermedades y monitorizar su evolución en los cultivos.

 COMPUTACIÓN EN LA NUBE  

Investigación en tecnologías de visión, comunicación, robótica de precisión y análisis avanzado de datos para la predicción del rendimiento mediante procesamiento en la nube.

 IDENTIFICACIÓN DE PATRONES  

Investigación e identificación de patrones para determinar el comportamiento de la enfermedad (oídio) en el cultivo (faba) y para la predicción de la productividad del cultivo a partir de algoritmos predictivos en la nube mediante análisis avanzado de datos recogidos por los sensores.

 VALIDACIÓN  

Validación en el entorno relevante (cultivo de faba) de las tecnologías de detección y monitorización investigadas.

FLEXIGROBOTS

Seresco participa en el proyecto europeo FLEXIGROBOTS (Flexible heterogeneous multi-robot solutions for intelligent automation of precision agriculture operations), perteneciente al programa H2020, llamada H2020-ICT-2018-2020, tópico ICT-46-2020 Robotics in Application Areas and Coordination & Support, y tipo de acción Innovación.

Se trata de un proyecto a tres años, comenzando el 1 de enero de 2021. Cuenta con un presupuesto total de 8,2 millones de euros y una subvención de la Unión Europea de 7 millones de euros. Somos un total de 16 partners de España, Holanda, Bélgica, Finlandia, Alemania, Lituania, Serbia y Letonia. Entre los españoles, además de Seresco, se encuentran: ATOS, CAR-CSIC (Centro de Automática y Robótica), y Bodegas Terras Gauda.

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.

FlexiGroBots propone una Plataforma para el desarrollo de aplicaciones y sistemas multi-robot heterogéneos que permitirá:

  • Una mayor versatilidad mediante el uso de los mismos robots para diferentes tareas de observación e intervención en diferentes misiones.
  • Mayor cooperación entre robots heterogéneos (terrestres y aéreos) para realizar misiones más complejas.
  • Obtener datos más valiosos para generar conocimientos precisos sobre los campos, los cultivos y las operaciones robóticas mediante la combinación de datos de sensores de IoT, satélites y datos recopilados por los robots.
  • Más autonomía para la adaptación en tiempo real de los planes de la misión, así como el comportamiento del robot a nivel de cultivo.
  • Mayor precisión para realizar tareas específicas de forma muy localizada, ganando precisión y abaratando costes.

Se llevarán a cabo tres pilotos:

  • España: viñedos.
  • Finlandia: varios tipos de semillas.
  • Serbia y Lituania: arándanos.

PLAGO

Cofinanciado por la Union Europea

El proyecto PLAGO se centra en investigar sobre las tecnologías de visión e IoT más adecuadas para realizar una detección precoz del pulgón en uno de los cultivos más representativos de la región, la faba. En este caso, el pulgón es una de las plagas más comunes que existen y que afecta a una amplia variedad de especies vegetales por lo que el potencial de impacto de este proyecto es exponencial en el medio y largo plazo, desde el punto de vista de los cultivos objetivo a los que puede acceder. No obstante, hay distintos tipos de pulgones, lo que indica es que es una plaga que se puede encontrar fácilmente en una gran variedad de plantas de cultivos:

  • Pulgones monófagos o específicos. Viven en una especie de plantas.
  • Pulgones olífagos. Viven en unas pocas especies de plantas estrechamente relacionadas.
  • Pulgones polífagos o emigrantes. Viven en muchas plantas que pertenecen a familias diferentes.).

Para alcanzar el éxito del proyecto, los objetivos específicos son:

  • Investigación sobre las tecnologías de visión, inteligencia artificial e IoT más adecuadas para la detección precoz de la plaga (pulgón) en el cultivo (judía o faba).
  • Investigación e identificación de patrones para determinar el comportamiento de la plaga (pulgón) en el cultivo (faba) a partir del análisis avanzado de datos recogidos por los sensores.
  • Investigación, inteligencia artificial y análisis avanzado de datos para reducir el efecto de las plagas en el cultivo.
  • Validación en entorno relevante (cultivo) de las tecnologías investigadas.

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

  • Centro Público de InvestigaciónSERIDA, que aportará su conocimiento en la identificación de patógenos y su conocimiento del cultivo de la faba. 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, que tiene amplia experiencia en la aplicación de tecnologías digitales como las tecnologías de visión y la robótica, en el ámbito de la agricultura de precisión. Todo este conocimiento y experiencia lo aplicará en el marco del proyecto para apoyar a Seresco en el desarrollo de los algoritmos y en la selección de las tecnologías de visión más adecuadas.

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/2021/000452.

K-CHAIN

Seresco participa en el proyecto K-CHAINSistema de soporte a la decisión del kiwicultor y aseguramiento de la trazabilidad de producto agroalimentario mediante plataforma blockchain, que tiene como objetivo el desarrollo experimental de un sistema que proporcione un mecanismo de trazabilidad agroalimentaria en el cultivo y comercialización del kiwi. En el marco del proyecto se realizará un piloto en una explotación agrícola ubicada en el Principado de Asturias, lo que permitirá al cliente final la identificación regional del kiwi comercializado.

La seguridad alimentaria y la transformación digital del campo son fundamentales para el desarrollo del sector agrícola. El concepto de trazabilidad alimentaria no es nuevo, pero la aparición de la tecnología blockchain le aporta un nuevo sentido, añadiendo valor al producto, permitiendo manejar o incorporar de forma casi inocua la gestión de la trazabilidad al ciclo de procesamiento de los alimentos. La implementación de nuevas soluciones de software en estos campos supone un reto tecnológico para las compañías.

Los actores oficiales, como los gobiernos, organismos sanitarios, productores, distribuidores, etc., precisan de mecanismos que soporten los nuevos retos legales y sociales en los que incurren las cadenas de procesamiento de alimentos. La tecnología blockchain puede aportar transparencia a los procesos de producción alimenticia, reforzando la seguridad y generando confianza en el consumidor final.

La solución K-CHAIN da respuesta a estas cuestiones, integrándose en el ciclo de trabajo del kiwicultor para auditar sus acciones, permitiendo generar valor sobre su producto y confianza sobre el mercado, con el añadido de ofrecer al agricultor una herramienta de consulta que le permitirá, mediante técnicas de agricultura de precisión, optimizar sus procesos de producción. 

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/2020/000387.

Infografía KCHAIN

CARACTERIZACIÓN DE MIELES Y DEFENSA DEL COLMENAR

La Asociación de Apicultores Profesionales de Asturias PROMIEL, el Centro Tecnológico Agroalimentario ASINCAR, Miel La Puela (ASTURIASL APICOLA S.L) y Seresco trabajan en el proyecto para Caracterización de la miel de Asturias y defensa del colmenar.

Se trata de un proyecto colaborativo que se está desarrollando en el marco del programa de Grupos Operativos del Plan de Desarrollo Rural del Asturias (2014-2020) de la AEI. Está subvencionado a través de las ayudas FEADER, por la Unión Europea, Ministerio de Agricultura, Pesca y alimentación y la Consejería de Medio Rural y Cohesión Territorial del Principado de Asturias.

En relación de la parte de defensa del colmenar, en una primera fase, se realizó una selección de los colmenares en función de su ubicación por la dificultad de transferencia de datos y se evaluaron los mejores sistemas de monitoreo, transmisión, adquisición y tratamiento de datos para las peculiares características orográficas de Asturias.

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.

CIP-OLIVE

CIP-OLIVE es un proyecto de I+D en cooperación tecnológica internacional con Egipto, cuyo objetivo es desarrollar una plataforma informática de gestión del olivar mediante la monitorización del cultivo. Esta solución, basada en la nube, poseerá un sistema de detección precoz de plagas y enfermedades, así como un sistema preciso para el manejo eficiente del agua de riego y problemas asociados de salinidad, adaptado a distintas tipologías y sistemas de cultivos.

Esta iniciativa está liderada por Seresco, en colaboración con la empresa egipcia Smartec Systems. En el proyecto también participan dos organismos de investigación nacionales (Universidad de Córdoba y el grupo de investigación del CEBAS-CSIC) y uno egipcio (Universidad de El Cairo).

Las actuaciones previstas en el marco de CIP-OLIVE tienen una duración estimada de 24 meses y se desarrollarán entre el 1 de octubre de 2019 y el 30 de septiembre de 2021. 

CIP-OLIVE dispone de un presupuesto global de 323.563 euros. Además, cuenta con el apoyo del Centro para el Desarrollo Tecnológico Industrial (CDTI) mediante una ayuda de 225.000 euros, que recibirá la entidad española Seresco, en el marco del Programa Bilateral Hispano-Egipcio de Cooperación Tecnológica.


“Cip-olive permitirá al agricultor egipcio obtener información en tiempo real, de tal manera que podrá ajustar sus estrategias de riego o fertilización con datos precisos. Así reducirá pérdidas y se favorecerá una explotación más rentable y competitiva.”

Rubén Pérez Sobrino, director del área de consultoría y software de Seresco

 Convocatoria  Proyecto de Cooperación Tecnológica Internacional (PCTI), en el marco del programa bilateral de cooperación tecnológica con Egipto (Programa ESITIP).

 Referencia  IDI-20190617.

 Título del proyecto  «Plataforma en la nube para el cultivo de precisión del olivar, integrando el manejo de enfermedades, salinidad y riego eficiente».

 Acrónimo  CIP-OLIVE.

 Objetivo  Desarrollar una plataforma informática, basada en la nube, de gestión del olivar para la monitorización de diferentes patógenos, además del control del riesgo y salinidad.

 Participantes  SERESCO, S.A. y SMARTEC SYSTEMS.

 Centros de investigación  La Universidad de Córdoba, el grupo de investigación del CEBAS-CSIC y la Universidad del Cairo.

 Presupuesto 

  • Total: 323.563 €
  • Seresco: 225.000€

 Financiación 

  • Ayuda del CDTI: 123.367,50€
  • Porcentaje de financiación: 54.83

 Fecha de inicio  01/10/2019

 Fecha de finalización  30/09/2021

G.O. MANZANO DE SIDRA

Este GO multidisciplinar está orientado a la mejora de la productividad (precocidad, regularidad y producción) del cultivo de manzana de sidra, así como a definir procedimientos predictivos de la producción esperada con la suficiente antelación a la recolección.

Para ello se realizarán contactos con los diferentes miembros del grupo y se elaborará un calendario y estrategia de trabajo. Una vez organizado el GO se procederá a obtener la información de partida necesaria para elaborar el proyecto innovador que contemple los métodos que se aplicarán en la segunda fase encaminados a obtener los siguientes objetivos:

  • El análisis del comportamiento productivo de diferentes combinaciones de variedades-portainjertos en plantaciones que presenten varios tipos de condiciones edafo-topo-climáticas de Asturias, a fin de definir los manejos más idóneos en las diferentes condiciones de cultivo.
  • La incorporación e implantación de nuevas estrategias para optimizar el cultivo, la calidad y la productividad final, sostenible con el medio ambiente de acuerdo con el análisis realizado.

Web del grupo operativo: https://manzanodesidra.wordpress.com/

  • La implementación de estrategias de control de la fructificación orientadas a lograr producciones de manzana de sidra lo suficientemente estables en el tiempo.
  • La puesta en marcha y verificación del nivel de precisión de métodos predictivos de determinación de la producción esperada anualmente.

 Representante  Seresco

 Composición del GO  

  • Lagares productores de manzana de sidra:Dexnera, Sidra Muñiz, Sidra Trabanco, Valle, Ballina y Fernández
  • Cooperativas: Campoastur y Agrecoastur
  • Empresa tecnológica: Seresco
  • Asociaciones: DOP Sidra de Asturias


Este proyecto ha sido cofinanciado por el Gobierno del Principado de Asturias a través de la Dirección General de Desarrollo Rural, y por la Unión Europea a través del Fondo Europeo Agrícola de Desarrollo Rural (FEADER).

Geoinformación

SER-PCM

Cofinanciado por la Union Europea

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

Cofinanciado por la Union Europea

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 funcionalidad mínima con vistas a ser competitiva en el mercado actual:

  • Adaptabilidad y uso tanto en equipos de escritorio como en dispositivos móviles.
  • Multilingüe: 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.

IA4GEO

Seresco 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 preprocesado, 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.

PANGEA

Cofinanciado por la Union Europea

Seresco participa en el proyecto PANGEAInvestigación en técnicas de inteligencia artificial para la detección automática de cambios en el territorio a partir de series temporales de imágenes aéreas, que tiene como objetivo el estudio de un conjunto de herramientas y técnicas de inteligencia artificial (IA) en base a las que sea factible construir nuevos algoritmos para la automatización de los procesos de actualización de bases cartográficas.

El proyecto engloba cuatro líneas de trabajo:

  • Análisis de la problemática relacionada con la actualización automática de bases cartográficas. Se estudia la aplicación de técnicas de IA y, en concreto, deep learning, para la detección automática de cambios en imágenes aéreas y satelitales.
  • Estudio de fuentes de datos y etiquetado de imágenes. Se realizan procesos de preprocesado de imágenes para la generación de conjuntos de datos que se adecúen a las métricas de validación definidas por el proyecto.
  • Desarrollo de modelos robustos de detección de cambios en imágenes aéreas y satelitales. Se diseñan modelos de detección de cambios en imágenes, así como una comparativa entre las diferentes técnicas de IA utilizadas.
  • Validación del desempeño de los modelos deep learning desarrollados en un entorno simulado. Se desarrolla un demostrador de detección de zonas con cambios relevantes desde la perspectiva cartográfica, permitiendo valorar sus prestaciones en un entorno real.

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.

SISTEMA DE DETECCIÓN DE CAMBIO DE IMAGEN AÉREA

prepo1

 PREPROCESAMIENTO DE IMAGEN

prepo2

 ALGORITMO DE APRENDIZAJE
AUTOMÁTICO (DEEP LEARNING) 

prepo3

 POSTPROCESADO DE RESULTADOS

transformación digital

SER-ECO2

Aplicación medioambiental para fomentar el transporte sostenible y la optimización de espacios de trabajo para la reducción de gases GEI.

El proyecto ser eCO2 pretende fomentar y dinamizar el uso de transporte sostenible premiando los desplazamientos mediante medios de transporte público, vehículos de bajas emisiones o vehículos eléctricos (cero emisiones).

Así mismo, en caso de utilización de vehículos privados, se fomentará y premiará el transporte compartido por los usuarios de dicha aplicación.

En ambos casos, se llevará un registro de las emisiones realizadas acorde a los medios de transporte utilizados, generando una información de tremendo valor de cara a realizar un análisis predictivo a través de los patrones de uso, explotables en multitud de contextos.

Por otro lado, fomentará el uso eficaz y eficiente de puestos de trabajo, con el fin de reducir el número de puestos y dispositivos necesarios, premiando el uso compartido de los mismos.

Todas estas funcionalidades generarán una importante reducción en gases de efecto invernadero (GEI).                                                 

En base a este objetivo principal, se han identificado 3 módulos:

  • El módulo medioambiental, que proporcionará al usuario las herramientas básicas necesarias para conocer las mejores maneras que están a su alcance para reducir las emisiones de gases contaminantes de efecto invernadero, así como su evolución como usuario a lo largo de la utilización de la aplicación. Es en este módulo donde el usuario se verá recompensado de manera virtual o tangible por sus buenas prácticas de transporte sostenible.
  • El módulo comparte, que ofrece la posibilidad de organizar viajes compartidos en vehículos privados para realizar desplazamientos y recompensar tanto al organizador del viaje compartido, como a los integrantes, de manera virtual o tangible por sus buenas prácticas de transporte sostenible.
  • El módulo Nómada, que permite la reserva de puestos de trabajo en pro de una organización eficiente de los puestos de trabajo para los empleados que desempeñan su trabajo de manera presencial.
Ser eCO2 nace con la intención de unir las sinergias de los tres módulos, lo que provocaría un efecto claro en el entorno medioambiental al sumar el conocimiento propio que tiene cada su usuario sobre la sostenibilidad de sus trayectos, la reducción del número de vehículos en desplazamiento, así como el consumo eléctrico y la huella de carbono generada en los centros de trabajo.
 

Es importante destacar la integración de ser eCO2 con Ser-PCM, plataforma medioambiental desarrollada por Seresco, que se alimentará de todos los potenciales datos recabados en ser eCO2 con el fin de realizar análisis más avanzados y ser capaz de ofrecer  a empresas y administraciones los informes necesarios para una toma de decisiones; desde la organización interna del personal de una empresa a la limitación de circulación por ciertas zonas urbanas o incluso facilitar gestiones relacionadas directamente con el urbanismo de nuestras ciudades.

Este proyecto ha sido cofinanciado por el Gobierno del Principado de Asturias a través de la AGENCIA SEKUENS y el Plan de Ciencia Tecnología e Innovación (PCTI) 2018-2022, como de 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/2023/000530.

CHECK-tool

Cofinanciado por la Union Europea

CHECK-TOOL, comprobación y registro de empaquetados y chequeo de expediciones (CRECE), consiste en una solución para cualquier tipo de fabricante de productos, que requieran de una comprobación de estándares de calidad para su proceso de distribución.

La herramienta derivada de la ejecución de este proyecto tendrá la siguiente funcionalidad mínima con vistas a ser competitiva en el mercado actual:

  • Adaptabilidad y uso tanto en equipos de escritorio como en dispositivos móviles. Lo que implica que la aplicación debe adaptarse a diferentes tamaños de pantalla conservando una presentación adecuada.
  • Multilingüe: será una aplicación que debe poder traducirse a distintos idiomas con facilidad.
  • Trazabilidad: quedará registrado el estado del producto. Tanto de forma fotográfica como las apreciaciones y medidas aportadas por el técnico. Estas quedarán registradas con fecha y hora.
  • 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. También habrá diferentes permisos en función a las acciones que puede realizar un usuario en la aplicación.
  • Creación de formularios dinámicos de comprobación para las diferentes etapas de distribución del producto.

Se persiguen los siguientes objetivos fundamentales:

 Objetivo 1  crear una herramienta para la comprobación de los productos enviados. Mejorando con estas comprobaciones la calidad de estos con el tiempo.

 Objetivo 2  que sea accesible desde cualquier lugar donde pueda ser necesaria mediante los dispositivos electrónicos disponibles. Permitiendo adaptarse al software de los usuarios y ofrecer soluciones de movilidad para los diferentes entornos en los que se pudiera utilizar.

 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.

ADAPTABILIDAD

y uso tanto en equipos de escritorio como en dispositivos móviles. Lo que implica que la aplicación debe adaptarse a diferentes tamaños de pantalla conservando una presentación adecuada.

MULTILINGÜE

será una aplicación que debe poder traducirse a distintos idiomas con facilidad.

TRAZABILIDAD

quedará registrado el estado del producto. Tanto de forma fotográfica como las apreciaciones y medidas aportadas por el técnico. Estas quedarán registradas con fecha y hora.

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. También habrá diferentes permisos en función a las acciones que puede realizar un usuario en la aplicación.

FORMULARIOS DINÁMICOS

de comprobación para las diferentes etapas de distribución del producto.

SMARTDPB

Seresco participa en el proyecto SmartDPB, Sistema para la tokenización de derechos de pago básicos mediante smart contracts, que tiene como objetivo el diseño, implementación y evaluación de un sistema prototipo para la digitalización y compra-venta de Derechos de Pago Básicos utilizando smart contracts y blockchain.  Este proyecto pretende simplificar la gestión de los derechos de pago, tanto para sus propietarios como para la Administración, proporcionando un mecanismo seguro de tramitación y almacenamiento de los derechos.

Actualmente la Administración almacena la información relativa a los derechos de pago básico en sistemas tradicionales de persistencia, permitiendo a los usuarios su mediante una página web. Para la tramitación de las transferencias de derechos derivadas de cesiones, venta o alquiler, debe realizarse un proceso manual de cumplimentación de documentación y posterior registro de la misma para su tramitación por parte de la Administración. En la mayoría de los casos las compras o alquileres requieren de intermediarios para su gestión.

La principal característica innovadora que presenta SmartDPB es el uso de las tecnologías disruptivas blockchain y smart contracts, aplicadas a la automatización de contratos y registro de operaciones de forma segura y confiable, sin necesidad de intermediaros.

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/2020/000301.

ADMINISTRACIÓN DE PLATAFORMAS DE PAGO BD FEGA

PLATERO

Seresco participa en el proyecto PLATEROplataforma de subastas para ganado bovino, aplicando técnicas de blockchain y reconocimiento facial, que permite las subastas mixtas (tanto online como presencial) en tiempo real.

Las distintas acciones llevadas a cabo por los usuarios en la plataforma y los contenidos generados en la misma tendrán certificación electrónica con tecnología blockchain, de forma que estos certificados electrónicos no solo garanticen su procedencia a través de la firma electrónica, sino que se sellen en el momento de la emisión, de forma incuestionable y garantizando la inalterabilidad de su contenido en el futuro. La aplicación de blockchain a un sistema de subastas de ganado aporta seguridad, transparencia, auditabilidad y confidencialidad en las operaciones realizadas en la subasta.

La identificación de los usuarios se realizará a través de técnicas de reconocimiento facial, registrando también la secuencia facial en la cadena de bloques blockchain. Para dotar de seguridad avanzada en los contenidos generados durante las grabaciones de las subastas, se buscará garantizar el contenido del vídeo también en un momento concreto del tiempo, de forma incuestionable y garantizando su verificabilidad en el futuro.

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.

DATA FOOD 4.0

Seresco participa en el proyecto Data Food 4.0, Analítica de Datos e Industria 4.0 para la mejora de competitividad en el Sector Agroalimentario. Data Food 4.0 es un proyecto que aplica criterios y soluciones de industria 4.0 al sector de la industria de la elaboración alimentaria, con el objetivo de cubrir tres necesidades principales:

1.- Garantizar unas condiciones de fabricación de productos agroalimentarios seguras para el producto.

2.- Mejorar y garantizar la calidad sensorial y nutricional de los productos desde el punto de vista del consumidor final.

3.- Optimizar la utilización de energía eléctrica en los diferentes procesos productivos.

La finalidad del proyecto es definir la arquitectura tecnológica necesaria para posteriormente estandarizar una solución 4.0 de fácil implantación siguiendo una filosofía plug & play:

  • Monitorización de procesos de elaboración alimentaria en base a sensores en planta.
  • Automatización de determinadas operaciones.
  • Almacenando automático de los registros ambientales exigidos por diferentes normativas de calidad.
  • Tratamiento de alertas críticas.
  • Aplicación de analítica de datos para contribuir a la mejora de calidad de productos y mejora de la eficiencia energética de los procesos
  • Despliegue en la nube.
  • Colaboración directa con el ERP para garantizar una completa trazabilidad.

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/2016/000616.

HAIDA

Seresco. participa en el proyecto HAIDA, solución tecnológica de un sistema de análisis de la información a partir de datos masivos heterogéneos recopilados en procesos de inspecciones de calidad en el sector Hospitality con el objetivo de extraer conocimiento y capacidad predictiva aplicable sobre nuevos conjuntos de datos. El proyecto tendrá como resultado una nueva herramienta capaz de especializar los procesos de inspección en función de las necesidades concretas del usuario manteniendo la flexibilidad, optimizando los recursos asociados a este proceso y explotando la información obtenida mediante análisis agregados.

Para el logro de estos objetivos, HAIDA abordará los siguientes retos tecnológicos:

  • Desarrollo de sistema de análisis masivo de datos. El resultado del presente proyecto será una herramienta capaz de recoger los datos almacenados e interpretarlos con el objetivo de simplificar el proceso de gestión de inspecciones.
  • Desarrollo de sistema de importación de datos externos.
  • Desarrollo de un sistema de captación automática de datos históricos y de comparación con las evaluaciones resultantes de las inspecciones de calidad.
  • Desarrollo de sistema inteligente de recomendaciones. Se pretende que la herramienta, una vez analizados los datos, extraiga una serie de recomendaciones de actuación que han de ser particularizadas para ese caso.
  • Desarrollo de sistema inteligente de predicción de resultados. Empleando los datos de análisis de patrones, este sistema realizará predicciones de los resultados de las inspecciones de calidad con el objetivo de anticiparse a las no conformidades y poder optimizar el plan de seguimiento de la inspección.


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/2019/000275.