La C\u00e1tedra ENIA-UPV, con Nunsys Group como empresa promotora, ha arrancado un programa de pr\u00e1cticas con el objetivo de potenciar el talento universitario en el \u00e1mbito de la inteligencia artificial y la sostenibilidad.
Las siete pr\u00e1cticas, que est\u00e1n desarroll\u00e1ndose actualmente y finalizar\u00e1n entre julio y agosto, abarcan distintos sectores que van desde la detecci\u00f3n temprana de enfermedades en cultivos, mediante redes neuronales, hasta el an\u00e1lisis de da\u00f1os por fen\u00f3menos clim\u00e1ticos con tecnolog\u00eda BIM y GIS, con la inteligencia Artificial (IA) como pilar fundamental. Otros \u00e1mbitos destacados que se est\u00e1n abordando en estas pr\u00e1cticas son el urbanismo sostenible, la biolog\u00eda o las emergencias. En concreto, un total de siete estudiantes est\u00e1n realizando las siguientes actividades cada estudiante por actividad.<\/p>\n\n\n\n
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Reconstrucci\u00f3n sostenible tras desastres<\/strong>
Aplicaci\u00f3n de metodolog\u00edas avanzadas para modelar edificios da\u00f1ados, evaluar el impacto y proponer soluciones de reconstrucci\u00f3n sostenible que integren herramientas digitales y bases de datos.<\/p>\n\n\n\n
Mantenimiento predictivo con inteligencia artificial<\/strong>
An\u00e1lisis de equipos industriales para identificar fallos y dise\u00f1ar estrategias de mantenimiento predictivo basadas en inteligencia artificial que optimizan la gesti\u00f3n de incidencias.<\/p>\n\n\n\n
Reducci\u00f3n de emisiones en producci\u00f3n animal<\/strong>
Desarrollo de sistemas de control en tiempo real para medir y mitigar emisiones en ganader\u00eda donde se integren datos ambientales y mejoren la sostenibilidad del sector.<\/p>\n\n\n\n
Detecci\u00f3n temprana de enfermedades en cultivos<\/strong>
Entrenamiento de una red neuronal con im\u00e1genes reales para diagnosticar enfermedades en plantas a trav\u00e9s de una aplicaci\u00f3n colaborativa que promueva el uso eficiente de recursos agr\u00edcolas. Cabe destacar que la IA puede mejorar la agricultura de precisi\u00f3n y reducir el consumo de recursos, y productos fitosanitarios hasta en un 90%.<\/p>\n\n\n\n
Optimizaci\u00f3n de recursos en emergencias<\/strong>
Dise\u00f1o de modelos basados en inteligencia artificial para mejorar la gesti\u00f3n de emergencias que optimice la distribuci\u00f3n de recursos y reduciendo el impacto ambiental.<\/p>\n\n\n\n
Estudio de praderas marinas y oleaje<\/strong>
An\u00e1lisis de bases de datos mar\u00edtimas y uso de modelos num\u00e9ricos para comprender la influencia del oleaje en la distribuci\u00f3n de praderas marinas y su relaci\u00f3n con da\u00f1os ecol\u00f3gicos.<\/p>\n\n\n\n
C\u00e1lculo de la huella de carbono en barrios urbanos<\/strong>
Desarrollo de una plataforma para evaluar el impacto ambiental a nivel barrial que integre datos p\u00fablicos y modelos de simulaci\u00f3n para mejorar la sostenibilidad en las ciudades.<\/p>\n\n\n\n
Estas pr\u00e1cticas, dise\u00f1adas en colaboraci\u00f3n con empresas y centros de investigaci\u00f3n de la misma universidad, buscan alinearse con el objetivo de la C\u00e1tedra: formar a los egresados de las titulaciones que imparte en IA para resolver problemas de desarrollo sostenible y fomentar la cooperaci\u00f3n entre los mejores equipos de investigaci\u00f3n de la UPV y crear un sello de calidad dentro del sistema universitario mundial.
El objetivo de la C\u00e1tedra ENIA-UPV es ser un revulsivo para el modelo productivo de la Comunitat Valenciana y ayudar al sector empresarial para que incorpore en sus procesos la IA, y evitar as\u00ed la brecha digital. De esta manera, las personas que realicen estas pr\u00e1cticas basadas en IA podr\u00e1n integrarse de forma progresiva en el tejido empresarial de la regi\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n