D+I de ‘El Español’ ha recogido el proyecto NeuroC2PS4Maintenance en el que participa ITCL junto a Intigia en coordinación con el DIHBU. El reportaje recoje uno de los mayores retos con los que lidia el sector industrial: el mantenimiento predictivo. El objetivo es mejorar la disponibilidad de la maquinaria anticipándose a posibles colapsos y evitar periodos de paradas no programados.
El primer paso en el mantenimiento predictivo es la anticipación de los fallos. El siguiente es la mejora de la precisión, no solo recopilando los datos utilizando tecnología edge computing, sino también empleando un sistema que simula la forma en la que el cerebro procesa la información. Esto es lo que se conoce como tecnología neuromórfica: un tipo de computación diseñada para imitar la forma de trabajar del cerebro humano. Afirma el reportaje que lo que distingue los enfoques neuromórficos es «su capacidad de utilizar circuitos de hardware conectados de manera intrincada para ofrecer mejores soluciones a operaciones cognitivas sofisticadas».
El detector de anomalías de NeuroC2PS4Maintenance emplea algoritmos de aprendizaje profundo LSTM (long Short-Term memory). “Una de las novedades es que será capaz de detectar cuándo los datos utilizados para el desarrollo de los algoritmos están obsoletos y el sistema debe reentrenarse”, explica Javier Sedano, nuestro director de I+D.
