Desarrollo de una tecnología para la ejecución de modelos de Inteligencia Artificial entrenables mediante One-shot Learning en entornos Edge/cloud sobre procesos industriales es un proyecto de Logicmelt dentrol del programa NEOTEC 2024 para el desarrollo de una tecnología que facilite la ejecución de proyectos de Inteligencia Artificial (IA) a escala industrial.

El proyecto es financiado por el Centro para el Desarrollo Tecnológico y la Innovación E.P.E. (CDTI) a través del programa NEOTEC, que subvenciona a proyectos de I+D y nuevos proyectos empresariales del Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica y de Innovación 2021-2023 (PEICTI), en el marco del Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia.

El proyecto pretende reducir los tiempos de entrenamiento y despliegue de estos modelos de IA a la vez que hacer posible la ejecución de estos proyectos por cualquier persona sin conocimientos elevados en IA. Para lograrlo Logicmelt utiliza modelos One-shot learning y similares, que reducen considerablemente el tiempo de entrenamiento de los modelos, y combina las tecnologías Edge-Cloud para permitir reducir el coste de infraestructura y facilitar el despliegue de la IA.

Este proyecto es realizado por Logicmelt Technologies SL y tiene como colaborador a la Universidad de Vigo.

IA40WASTE es un proyecto estratégico que tiene por objetivo promover la eficiencia de los procesos productivos de la industria alimentaria minorando las mermas de producción en la etapa industrial a través de la investigación en el uso intensivo de tecnologías y soluciones digitales de Inteligencia Artificial (IA), que monitorizarán todos aquellos factores que afectan a la eficiencia de las diferentes etapas del proceso de producción.

Esta iniciativa recibe financiación de la convocatoria 2023 del programa de apoyo a las Agrupaciones Empresariales Innovadoras (AEI) del Ministerio de Industria, Comercio y Turismo y está coordinado por el Clúster Alimentario de Galicia (Clusaga).

El proyecto se basa en la aplicación masiva de tecnologías de IA (fundamentalmente Machine Learning) para el análisis de causas y generación de nuevos escenarios de máxima eficiencia productiva para la reducción de las mermas en la industria alimentaria, cuya implantación efectiva en el sector se plasmará a través de sistemas de visión artificial y de una nueva plataforma de operaciones amigable para cualquier operador alimentario.

El consorcio del proyecto está conformado por dos empresas tecnológicas (TripleAlpha Innovation, S.L. y LOGICMELT TECHNOLOGIES, S.L.) y dos empresas alimentarias (Kiwi Atlántico, S.A. y Pereira Productos del Mar, S.A.) y la Asociación para la Digitalización de la Industria de Galicia (DIHGIGAL). Cuenta, además, con la empresa Alia Technologies, S.L. como colaboradora.

Control de calidad en pieza final mediante el uso de inteligencia artificial con láser 3D y visión 2D y 3D para el sector de automoción.

El proyecto IA4ZERO_DEFECTS FASE II tiene como objetivo la mejora, integración y aplicación a nuevos problemas de los sistemas de visión artificial basados en cámara 2D y 3D y láser 3D para la automatización del control de calidad en el ecosistema de producción de componentes en el sector de automoción gallego desarrollados durante la primera fase del proyecto (desarrollado entre 2022 y 2023).

Esta iniciativa recibe financiación de la convocatoria 2023 del programa de apoyo a las Agrupaciones Empresariales Innovadoras (AEI) del Ministerio de Industria, Comercio y Turismo y está coordinado por el Clúster de Automoción y Movilidad de Galicia (CEAGA).

El proyecto consiste en una continuación de la fase I en el que, a través de la combinación de tecnologías de visión 2D, 3D y láser 3D con inteligencia artificial y computación en el borde (edge computing), se desarrollaron soluciones de alta precisión para detección de defectos en el sector de automoción; y con el objetivo final de conseguir cero piezas no conformes al final del proceso. En la fase 2 se amplían las capacidades de los sistemas desarrollados en fase I en términos de detección, almacenamiento y visualización de datos, se integran con sistemas de automatización y de digitalización (bases de datos, ERP, etc.) y se aplican a nuevas tipologías de defectos.

El consorcio del proyecto está conformado por tres empresas tecnológicas (Decuna, S.L, Unimate Robótica, SL y Logicmelt Technologies, SL), tres empresas productoras de componentes (Grupo Empresarial Copo, S.A., TI Fluid Systems e Inplasor Galicia, SL), la Asociación para la Digitalización de la Industria de Galicia (DIHGIGAL) y por el Clúster de Automoción y Movilidad de Galicia (CEAGA), que coordina el proyecto.

Control de calidad en pieza final mediante el uso de inteligencia artificial (IA) con láser 3D y visión 2D y 3D.

El proyecto IA4ZERO_DEFECTS tiene como objetivo el desarrollo de sistemas de visión artificial basados en cámara 2D y 3D y láser 3D para la automatización del control de calidad en el ecosistema de producción de componentes en el sector de automoción gallego con el fin de alcanzar cero defectos en los productos expedidos.

Esta iniciativa recibe financiación de la convocatoria 2022 del programa de apoyo a las Agrupaciones Empresariales Innovadoras (AEI) del Ministerio de Industria, Comercio y Turismo y está coordinado por el Clúster de Automoción y Movilidad de Galicia (CEAGA).

El proyecto consiste en la combinación de tecnologías de visión, inteligencia artificial y computación en el borde (edge computing) con el objetivo de desarrollar soluciones de alta precisión. Se utilizan diferentes tecnologías de sensado por visión, en concreto visión artificial 2D y 3D y perfilometría láser 3D fijo y en movimiento con el objetivo de conseguir cero piezas no conformes al final del proceso, contribuyendo al incremento del Overall Equipment Effectiveness (OEE). El uso de IA y Computación en el borde, lo que se conoce como IA en el borde o Edge AI, permite obtener resultados de la inspección de manera rápida sin penalizar los tiempos de ciclo del proceso.

El consorcio del proyecto está conformado por tres empresas tecnológicas (Decuna, S.L, Unimate Robótica, SL y Logicmelt Technologies, SL), tres empresas productoras de componentes (Grupo Empresarial Copo, S.A., TI Fluid Systems e Inplasor Galicia, SL), la Asociación para la Digitalización de la Industria de Galicia (DIHGIGAL) y por el Clúster de Automoción y Movilidad de Galicia (CEAGA), que coordina el proyecto.