TRANSACT

PERIODO

Junio 2021 – Junio 2024

FINANCIACIÓN

Financiado por el programa H2020 de la  Unión Europea (GA 101007260) a través del  partenariado público-privado ECSEL (Electronic Components and Systems for European Leadership) y  por el Ministerio de Asuntos Económicos y Transformación Digital.

COORDINADOR

Philips Medical Systems Nederland BV .

PARTICIPANTES

DESCRIPCIÓN

El proyecto europeo TRANSACT tiene como objetivo general fortalecer la competitividad de Europa en los sistemas ciberfísicos (CPS) mediante el avance de sus capacidades con servicios novedosos basados en análisis inteligente de datos, mediante el aprovechamiento de los ecosistemas en la nube para la transición de los sistemas CPS locales y aislados a soluciones distribuidas seguras y protegidas, reduciendo su coste y aumentando su ritmo de actualizaciones y mejoras de aplicaciones y servicios. El proyecto europeo Transact está conformado por un consorcio de 30 socios y se centra en el aprovechamiento de las múltiples posibilidades que ofrece la inteligencia artificial e incorporando su potencial en el ámbito de la gestión de los recursos hídricos y, sobre todo, en las EDAR

A través de TRANSACT se pretende impulsar la digitalización en el sector del tratamiento de aguas residuales sobre las bases de la ciberseguridad e inteligencia artificial, investigando en soluciones de menor coste y fáciles de implementar. El proyecto investigará las tecnologías en la nube y edge para el análisis inteligente de datos, aprovechamiento de los ecosistemas en la nube y estudio de soluciones distribuidas seguras y protegidas. Concretamente, el caso de uso liderado por DAM se va a implementar en torno a tres ejes: Detección temprana vertidos industriales; Análisis comparativo de los ratios operativos entre diferentes EDAR y Desarrollo de Machine Learning para operaciones de mantenimiento predictivo. 

Entre los objetivos del proyecto destaca el desarrollo de las siguientes funcionalidades aplicadas a la gestión y mantenimiento de EDARs:

– Desarrollo e implementación de una nueva función mejorada de detección de vertidos, capaz de ayudar a los operadores y potencialmente automatizar algunas acciones. 

– Desarrollo e implementación de una función de modelado de mantenimiento predictivo, que recopila datos de múltiples EDAR para crear un modelo preciso que pueda ser aprovechado en las diferentes plantas.

– Desarrollo e implementación de un sistema de análisis de los diferentes ratios de rendimiento y métricas procedentes de diferentes EDAR para ayudar a los mecanismos de decisión actuales.