El sueño juega un papel fundamental en el bienestar de las personas, sin embargo, diagnosticar un trastorno del sueño es el resultado de un proceso laborioso y costoso para el sistema sanitario, además de ser intrusivo para los pacientes. El proceso requiere noches en laboratorios, técnicos especializados y un diagnóstico que se realiza exclusivamente de forma visual. Se estima que los resultados no llegan hasta los 6 meses, lo que impide que las personas reciban un tratamiento temprano y efectivo.
La empresa española especializada en neurotecnología Bitbrain ha desarrollado un dispositivo wearable de alta precisión para monitorizar el sueño desde casa. La pyme española ha sido seleccionada para desarrollar uno de los 10 experimentos que se están llevando a cabo en el marco del proyecto europeo EUHubs4Data, coordinado por ITI, el centro tecnológico español especializado en TIC, y financiado por la Comisión Europea.
El objetivo de este experimento, denominado ASSESLEEP, es pilotar un algoritmo basado en inteligencia artificial con eficiencia médica y que permita escalar al mercado un nuevo hardware ergonómico para monitorizar el sueño en condiciones no controladas. En concreto, explora las nuevas formas de usar los datos para una monitorización más exacta del sueño utilizando sensores fisiológicos.
Colaboración de Data Innovation Hubs europeos
EUHubs4Data es una iniciativa que busca el impulso económico de las empresas de toda Europa mediante el uso de tecnologías inteligentes basadas en Big Data e Inteligencia Artificial.
Los experimentos están enfocados en la aplicación de la “economía del dato” y las tecnologías de Big Data e Inteligencia Artificial de forma práctica para resolver problemáticas en el ámbito de salud, transporte, movilidad, urbanismo, medio ambiente, finanzas o ciberseguridad, entre otros. Este proyecto aporta un gran valor diferencial, ya que permite que estos experimentos se ejecuten mediante el asesoramiento, la colaboración utilización de recursos de diferentes Digital Innovation Hubs de toda Europa.
Los Data Innovation Hubs son figuras sobre las que se sustenta la estrategia de digitalización basada en datos de la Comisión Europea, y sirven para que las empresas tengan un acceso único, neutral y objetivo a tecnologías, modelos de negocio, o financiación en el ámbito digital, y donde puedan experimentar con ellas.
En el caso de ITI, además de coordinar el proyecto global, ha sido elegido como DIH coach para el desarrollo del experimento LONG RANGE PLANNER, propuesto por la empresa española FUVEX. Su objetivo es la sustitución de los helicópteros tripulados por drones autónomos de largo alcance para la inspección del buen estado de las líneas eléctricas europeas, de forma que se eliminen los riesgos humanos que esto supone, se reduzca la contaminación y se aumente la seguridad y adquisición de información y datos. El principal reto aquí es cómo garantizar la seguridad y adquirir a la misma vez datos en tiempo real de las líneas eléctricas en una operación que está sucediendo a una distancia de 20 kilómetros. El fin es incrementar un 160% la capacidad de adquisición de datos de los drones de larga distancia para revisar estos tendidos eléctricos.
ITI forma también parte del equipo de DIHs que dan soporte al experimentoDAMAS, ejecutado por la empresa italiana GMATICS. Este experimento busca mejorar la manera en la que se analiza actualmente el estado de la mar y las previsiones, actualmente basadas en modelos físicos y en los servicios que ofrecen Copernicus (CMEMS) y la agencia italiana ENEA. El objetivo es desarrollar un modelo basado en inteligencia artificial para analizar la situación marítima y realizar previsiones con datos geoespaciales y temporales mejorados, y extender las previsiones hasta las costas. Los modelos de IA de DAMAS se implementarán en una infraestructura de nube / HPC para acelerar el tiempo de ejecución durante las fases de entrenamiento y posteriormente de aplicación. Los servicios de los DIHs involucrados permitirán la automatización de la implementación y el escalado de la implementación.
Otro de los experimentos donde interviene directamente ITI es TUNNLL, propuesto por la pyme sueca Skanatek AB. A través de este experimento se busca dar un paso más en el pilotaje de un servicio de bus urbano para poblaciones pequeñas que cuentan con bajo presupuesto, con el principal objetivo de validar su uso a gran escala y su capacidad para atender una gran cantidad de usuarios al día. El trabajo se centra en el desarrollo de un sistema ciberfísico, en el que la herramienta acumula continuamente Big Data de los pasajeros y los autobuses. Con ellos, aplica recursos geoespaciales avanzados y algoritmos de localización para establecer nuevos puntos de recogida en función de las necesidades. Esto supondría, por tanto, un cambio radical en la forma de vida de muchos.
Asímismo, ITI junto con otros DIHs miembros de la federación están dando soporte a ONTARIO, un experimento propuesto Digiotouch OU (empresa localizada en Estonia). Este experimento aborda la eficacia de la economía circular para los residuos alimentarios y biológicos a través de un mercado basado en la nube, la implementación de un espacio de datos y la generación de una herramienta de predicción basada en BigData e IA para generar patrones de residuos.
Inteligencia Artificial para el control forestal
La acogida dentro de las pymes españolas a la primera open call abierta por el proyecto EUHubs4Data para el desarrollo de experimentos ha sido muy positiva. Como es el caso del experimento FÖRECAST 2.0 de la compañía FÖRA, que aborda aspectos en el ámbito medioambiental. En este caso, el objetivo es aplicar la inteligencia artificial para el análisis en tiempo real de los bosques, de sus características y sus cambios. Se trata de un área clave para reducir los riesgos de incendio de las superficies forestales, lo que conlleva a una pérdida de la biodiversidad.
Pymes de toda Europa han puesto en valor los servicios y soporte que EUHubs4Data y sus DIHs miembros supone para el pilotaje de nuevos desarrollos que impacten la calidad de vida de las personas. Como lo ha hecho la pyme francesa Kentyou con su experimento Al4SAM y en el que participan DIHs españoles. Con el foco en el aumento de la eficacia y la eficiencia en la movilidad urbana, su objetivo es validar un algoritmo que ayude a localizar de forma estratégica las estaciones de micromovilidad (bicicletas compartidas o eléctricas, scooters, coches de alquiler), en las áreas urbanas.
El resto de propuestas, además, contienen nuevas alternativas para la digitalización de la economía y ciudades inteligentes mediante el uso de la inteligencia artificial. FINCLUDE, de origen irlandés, es otra de las iniciativas dentro de EUHubs4Data que propone desarrollar un nuevo paradigma de evaluación de solvencia y asequibilidad basado en las transacciones y el comportamiento de gasto. Completando la lista, IOT-SESOD y URBALYTICS, tienen como finalidad el estudio de la eficacia tecnológica de las ciudades y la ciberseguridad.
Estos experimentos fueron elegidos tras el cierre de la primera convocatoria abierta por el proyecto, pero que se repetirá en diciembre de 2021, con el fin de invitar a las pymes a participar en el desarrollo de nuevos proyectos para impulsar una economía cada vez más eficiente. A lo largo del proyecto, el objetivo es realizar más de 40 experimentos de colaboración entre los diferentes HUBs, en los que se va a involucrar a cerca de 80 pymes, start-ups y emprendedores digitales.
El desarrollo de estos experimentos son el resultado de los esfuerzos y el trabajo que está haciendo el proyecto EUHubs4Data en torno al fomento de la innovación y la experimentación transfronteriza impulsada por datos en Europa. Y permitirá a las pymes conocer cómo aplicar y utilizar los servicios del catálogo federado y conocer historias de éxito desde el punto de vista del usuario.
Finalmente, participan junto a ITI en el proyecto EUHubs4Data los socios españoles Fundación EURECAT, Instituto Tecnológico de Aragón, ZABALA INNOVATION CONSULTING y CARSA (CONSULTORES DE AUTOMATIZACION Y ROBÓTICA). Toda la información del proyecto y los experimentos en: https://euhubs4data.eu/experiments/
