Ganador de la 7ª Convocatoria del Programa de Captación y Gestión de Ideas I+D de Isdefe en 2021
Proyecto interno I+D
El proyecto de I+D interno de Isdefe Clustering de Vehículos Conectados (CL-VCON) tiene como objetivo la obtención de información útil acerca de una flota de vehículos, aplicando técnicas de clustering (algoritmos de machine learning no supervisados).
Los datos de los vehículos de consiguen mediante sensores instalados en los mismos. La información procedente de los sensores se almacena para su posterior análisis mediante algoritmos de clustering.
El proyecto va a obtener como resultado información de los vehículos relacionada con los siguientes conceptos:
- Detectar vehículos anómalos o defectuosos
- Anticipar averías tomando como referencia vehículos de comportamiento similar.
- Detectar un mal uso de los vehículos y deficiencias en la conducción.
- Recomendaciones medio ambientales en la conducción (consumo, emisión de gases).
- Visualización gráfica de los vehículos conectados según sus similitudes.
La ventaja de aplicar este tipo de algoritmos es que se necesita menos tiempo de recogida de datos de los vehículos y no es necesario disponer de un histórico de mantenimientos de los vehículos, con el fin de conseguir resultados útiles para un mantenimiento predictivo de los mismos.
El proyecto se está desarrollando en la UME con una flota de 25 vehículos Renault K-430. Actualmente se encuentra en periodo de adjudicación de la empresa que va a realizar la instrumentación de los vehículos.
En este proyecto los datos se descargan de los vehículos de forma manual, pero se va a dejar todo preparado para que posteriormente sea posible una descarga inalámbrica y desatendida de los datos.
Se desea que este proyecto sea la base para el desarrollo posteriores de proyectos basados en IA en la UME. Una vez sensorizados los vehículos se pueden utilizar estos datos para otros análisis predictivos.
Además de la propuesta inicial se van a incorporar al proyecto algunas innovaciones tecnológicas adicionales:
- Algoritmos no supervisados de detección de anomalías.
- Utilización conjunta de Excel (Visual basic) y Python.
- Generación de datos sintéticos para el desarrollo de modelos de IA, en el cada que para algún entorno no dispongamos de suficientes datos.
El proyecto es desarrollado por un equipo coordinado por Gonzalo Santamaria Freire y Javier Castrillo Mazagatos de la Dirección de Tecnologías para la Defensa y Seguridad de Isdefe.
Cualquier información adicional necesaria, contactar con innovacion@isdefe.es
