NeuroCPS4Maintenance: detección neuromórfica de anomalías para mantenimiento predictivo
Un experimento de innovación en cooperación para crear y validar un detector neuromórfico de anomalías basado en deep learning, capaz de alertar de errores con antelación en entornos industriales exigentes —como hardware íntegramente español y comercializable.
Objetivo del proyecto
Un detector neuromórfico que anticipa el fallo
Desarrollar un sensor inteligente capaz de detectar anomalías en tiempo real mediante algoritmos de aprendizaje profundo sobre arquitectura neuromórfica, alertando antes de que el error ocurra. El resultado: un producto de hardware íntegramente español con potencial comercial en mantenimiento predictivo industrial.
Tecnologías clave
Aplicaciones
Quién participa
Un centro tecnológico, una pyme especialista en IA embebida y un DIH, todos en España.
ITCL Centro Tecnológico
DIHBU · Industry 4.0
Recursos del proyecto
Primera Convocatoria de propuestas para Experimentos de Aplicación en el ámbito de los Sistemas Ciberfísicos y Embebidos. Primera iniciativa de innovación de DIHBU financiada con fondos europeos.
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