NeuroCPS4Maintenance – Detector de Anomalías en Mantenimiento Predictivo

NeuroCPS4Maintenance en un detector neuromórfico para la detección de anomalías en tiempo real que desarrolla soluciones avanzadas con tecnología neuromórfica para mejorar la eficiencia y seguridad en escenarios industriales.

Detector neuromórfico de anomalías en el borde para el mantenimiento predictivo NeuroCPS4Maintenance

Proyecto que tiene como objetivo desarrollar y demostrar un detector neuromórfico de anomalías en el borde que sea robusto frente a la deriva conceptual, que alerte de los fallos con antelación y que proporcione una respuesta rápida y en tiempo real para las aplicaciones de mantenimiento predictivo en escenarios industriales de alta exigencia (prensa industrial). Este detector de anomalías se basará en algoritmos de aprendizaje profundo (LSTM) y se implementará en el sistema en chips (SoC).

¿Qué es NeuroCPS4Maintenance?

Tecnología Neuromórfica en Mantenimiento Predictivo

El objetivo principal de NeuroCPS4Maintenance es desarrollar y validar un nuevo tipo de sensor, basado en tecnología neuromórfica, capaz de detectar anomalías, y alertar de los fallos con antelación, y que proporcione una respuesta rápida y segura en tiempo real, para aplicaciones de mantenimiento predictivo en escenarios industriales de alta exigencia. Este detector de anomalías se basará en algoritmos de aprendizaje profundo (LSTM) y se implementará en el sistema en chips (SoC).

Desarrollo y Evaluación del Detector de Anomalías

El proyecto desarrollará un detector de anomalías neuromórficas y lo desplegará y evaluará en un escenario relevante.
Se utilizarán enfoques novedosos para desarrollar este detector de anomalías neuromórficas.
El desarrollo y la demostración del procesador neuromórfico hará un uso extensivo de las tecnologías CPES.
Se desarrollará el algoritmo LSTM-drift y los aceleradores de hardware para implementarlo en tiempo real y desplegar el prototipo en una prensa industrial (entorno relevante), donde se podrán validar sus componentes.

Problema que NeuroCPS4Maintenance pretende resolver: ¿Cómo detectar anomalías en mantenimiento predictivo?

NeuroCPS4Maintenance pretende superar las dificultades a las que se enfrentan las PYMES para desplegar soluciones de mantenimiento predictivo debido a la falta de conjuntos de datos y a los problemas de ciberseguridad.

Abrirá la posibilidad de futuras aplicaciones del sistema a otro tipo de máquinas o unidades robóticas, especialmente en procesos de fabricación avanzados, dando lugar a aplicaciones con alto potencial de mercado.

Este consorcio puede ser una primera semilla dentro de DIH4CPS para el desarrollo de soluciones basadas en el procesamiento neuromórfico en el borde para el mantenimiento predictivo replicable en toda Europa, y un primer paso para nuevos casos de uso en robótica aplicados a otros sectores no industriales.

Objetivos de NeuroCPS4Maintenance

El objetivo común del proyecto es resolver estas dificultades generando nuevas soluciones que puedan ser aplicadas en un corto periodo de tiempo, a través de aplicaciones específicas para cada tipo de máquina y problemas de mantenimiento.

La capacidad de innovación de este prototipo de detector de anomalías neuromórficas favorecerá la habilitación de nuevas soluciones técnicas en mantenimiento predictivo en entornos industriales de alta exigencia.