ITI, Centro Tecnológico privado especializado en TIC, está llevando a cabo una iniciativa que se centra en promover una gestión descentralizada de la información entre las empresas para aumentar la seguridad, integridad y trazabilidad. Asimismo, está creando una base de datos de sonidos contextualizados que contribuye a prevenir averías a través de la Inteligencia Artificial y, por último, busca contribuir con el desarrollo de software crítico en ámbitos de la vida donde, si se produce un error, las consecuencias pueden ser letales.
Proyecto SIGMA
En la actualidad, las empresas se enfrentan al desafío de gestionar información de carácter crítico que refleja sus interacciones con otras entidades. Por ello, el Centro Tecnológico ITI está desarrollando una serie de herramientas y mecanismos innovadores destinados a facilitar el manejo de datos en ‘Distributed Ledger Tecnologies’ (DLTs), también conocidas como tecnologías de registro distribuido, a través del proyecto SIGMA.
Este trabajo se centra en simplificar el uso de las DLTs consistentes en una base de datos altamente replicada y respaldada criptográficamente. En este contexto, SIGMA busca promover su adopción por parte del sector empresarial, ya que se trata de un sistema descentralizado, por lo que no requiere de la figura de un servidor o un administrador único que almacene o controle los datos, lo que lo hace más seguro y transparente.
Más allá de estas ventajas, al aprovechar el potencial de las redes públicas de capa 2 se consigue reducir costes y aumentar la escalabilidad del sistema, agilizando la inserción de datos por parte de empresas y organizaciones. En paralelo, la adopción de mecanismos de identificación descentralizada y credenciales verificables permitirá al usuario tener un control total de sus datos, además de elegir qué información compartir, con quién y de qué manera hacerlo.
De este modo, ITI identificará las soluciones más prometedoras, en los ámbitos de redes de capa 2 e identificación descentralizada, y analizará cómo su integración puede facilitar la gestión y el manejo de datos por parte de los usuarios y las empresas. En este sentido, el centro tecnológico desarrollará conectores que simplifiquen la forma en la que los usuarios operan con dichas redes, eliminando la necesidad de tener un conocimiento técnico avanzado y reduciendo la complejidad asociada al trabajar con ellas. Además, se desarrollará una wallet para la gestión de credenciales verificables que permita su interoperación con diversos protocolos.
“El objetivo principal es facilitar el uso de las DLTs y definir nuevos enfoques, haciéndolos accesibles a través de herramientas familiares para el público en general, como las bases de datos. También se busca devolver al usuario el control y la soberanía sobre su propia información, evolucionando las funcionalidades de servicios ya establecidos, tales como identificación, autenticación y autorización, mediante la implementación de mecanismos basados en tecnologías blockchain”, ha destacado el equipo investigador del proyecto.
Proyecto Soroll-IA2
Una de las principales causas de averías de maquinaria industrial es ignorar señales de advertencias, lo que puede derivar en consecuencias nefastas para cualquier empresa. En esta línea, un fallo de cualquier máquina involucrada en el trabajo diario de un negocio se traduce en pérdidas económicas significativas, pero también en retrasos en la producción o incluso en posibles riesgos para la seguridad de los trabajadores.
ITI está trabajando en el proyecto Soroll-IA2, que tiene como objetivo crear una base de datos de audios para obtener información relevante que pueda ser utilizada como herramienta de mantenimiento predictivo y ayude a prevenir posibles averías a través del reconocimiento de sonidos.
El proyecto, que se encuentra en su segunda anualidad, se ha dividido en dos partes. Por un lado, la grabación y captura de datos de audio en entornos industriales y, por el otro, el etiquetado y la clasificación de estos. Los datos se recogen a través de una serie de nodos acústicos ubicados en lugares estratégicos y, mediante técnicas de Machine Listening, se extrae información de valor. Se trata de una tecnología de Inteligencia Artificial (IA) que trabaja y diseña algoritmos y modelos capaces de extraer conocimiento e información relevante a partir de señales de audio.
Hasta ahora, el principal problema era la falta de audios para entrenar los modelos de IA. Por ello, la primera fase del proyecto se ha centrado en recopilar los datos necesarios para crear una base de datos de sonidos contextualizados en la Comunitat Valenciana dentro de un entorno industrial a través de una red de sensores acústicos de Internet of Things (IoT). En este sentido, la principal característica de Soroll-IA2 es la captación de sonidos para su posterior clasificación en tres tipos de ambientes diferentes: exteriores, interiores y en sala.
Para cada tipo de grabación ITI está colaborando con empresas del sector industrial con el objetivo de obtener datos de valor que puedan aportar información relevante en el día a día. El Puerto de Valencia está aportando los sonidos en exteriores enmarcados en un entorno portuario. Las empresas DCM Automatizada y CASVA Simetría ofrecen la oportunidad de grabar sonidos industriales en ambientes interiores y, de la mano de Fermax y sus videoporteros, se está llevando a cabo la recolección de sonidos grabados en sala.
Los datos de audio constituyen la información con la que se entrenan los modelos de IA para que estos realicen tareas de detección, clasificación y reconocimiento de patrones de sonido. Una posible aplicación de lo que se obtiene gracias a los sonidos es la identificación de fuentes de contaminación acústica, pero, tal y como destaca Andrea Ceba, gestora del proyecto Soroll-IA2 en ITI, “lo verdaderamente importante del proyecto es la información obtenida”.
Los sonidos, debidamente procesados, dan información de valor que puede ser utilizada en diversos ámbitos, aunque el proyecto se está centrando en el uso de estos datos en entornos industriales. Cabe destacar que el mantenimiento predictivo es el objetivo futuro al que se quiere llegar gracias al análisis de los sonidos que más adelante deriven en averías.
“Una de las principales características de las máquinas industriales es que hacen ruido, un análisis de dichos sonidos mediante IA puede darnos información del estado de la máquina y observar si se está produciendo una desviación respecto a su funcionamiento normal. Se espera que el mantenimiento predictivo acabe reemplazando al mantenimiento preventivo clásico, debido a la reducción de costes que conllevaría su uso”, señala el investigador principal del Grupo de Investigación de Audición por Computador en ITI, Pedro Zuccarello.
Proyecto Tool4Safety
Mejorar el desarrollo de software para sistemas críticos para la seguridad es el objetivo principal del proyecto Tools4Safety en el que trabaja el Centro Tecnológico ITI. Minimizar la probabilidad de aparición de fallos, así como la contención de estos en caso de que su presencia sea inevitable, es una tarea fundamental, ya que un fallo en estos sistemas podría conllevar pérdidas de vidas humanas o daños importantes tanto a la propiedad como al medioambiente.
Cabe destacar que cualquier sistema que interactúe con el mundo físico tiene una alta probabilidad de ser un sistema crítico, aunque las industrias en las que es más común encontrarlo son la automovilística, la aeroespacial, la ferroviaria, la química, la nuclear y la electromedicina, entre otras.
En concreto, un fallo de este tipo de sistema se puede dar, por ejemplo, en los sistemas de control de vuelo de un avión. Estos sistemas controlan la actitud, altitud y velocidad de la aeronave. Un error en este caso puede conllevar la pérdida de control sobre el avión y, por ende, un accidente. También se consideran sistemas críticos los dispositivos de monitorización cardíaca, que detectan y registran la actividad del corazón. Un fallo en su funcionamiento puede suponer la muerte del paciente debido a detecciones tardías o diagnósticos incorrectos de problemas cardíacos.
Para reducir los problemas que pueden ocasionar estos fallos, ITI ha dado un salto tecnológico con Tools4Safety. El proyecto se centra en cubrir las necesidades y exigencias de los procesos involucrados en la construcción de estos sistemas tan complejos. Según el coordinador del grupo de Sistemas Ciber-Físicos en ITI, Javier Coronel, “todo ello se conseguirá a través del entorno a2k (art2kitekt), la herramienta de ITI que ayuda al ingeniero en el proceso de modelado, caracterización, análisis, simulación y verificación de sistemas de software crítico”.
En efecto, los sistemas con requisitos críticos para la seguridad requieren un alto grado de confiabilidad frente a los errores, por lo que deben pasar por un proceso de diseño y desarrollo estructurado y exhaustivo. En concreto, uno de los pasos clave es el cumplimiento de estándares de certificación que tipifican el grado de tolerancia a fallos que debería tener el sistema teniendo en cuenta el entorno en el que se desenvolverán.
En este contexto, la iniciativa de ITI “contribuye con a2k, introduciendo métodos y herramientas vanguardistas que guíen a los diseñadores y desarrolladores a construir aplicaciones críticas seguras y eficientes mediante un enfoque de desarrollo dirigido por modelos”, ha explicado Coronel. Así, ITI pretende realizar evoluciones significativas en dicha herramienta aplicando las propuestas y resultados de los procesos de investigación dentro del área de los sistemas ciberfísicos de tiempo real.
Por su parte, otro de los aspectos que se quiere abordar en este proyecto es el desarrollo software para sistemas críticos para la seguridad dirigido por modelos, utilizando notaciones de modelado ampliamente aceptadas por la industria que permitan una descripción enriquecida de la estructura y comportamiento de todo el sistema.
En general se quiere avanzar en el cumplimiento de requisitos de estándares de desarrollo, mejorando el flujo de trabajo de los usuarios finales, además de la implementación de paneles de visualización y generación de informes que faciliten el análisis de resultados y la toma de decisiones durante el diseño de aplicaciones. Por último, se llevará a cabo una validación exhaustiva tanto funcional como de usabilidad de la herramienta propuesta.
