- El proyecto Soroll-IA2 está desarrollado por ITI y financiado por el Instituto Valenciano de Competitividad Empresarial (IVACE+i) y el Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER)
- Participan el Puerto de Valencia, Fermax, DCM Automatizada y CASVA Simetría para desarrollar una base de datos de sonidos contextualizados en la Comunitat Valenciana
ITI cuenta con un nuevo laboratorio semianecoico, especializado en la captación de sonidos
Valencia, 30/04/2024
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, centro tecnológico privado especializado en TIC, está trabajando en el proyecto Soroll-IA2, financiado por el Instituto Valenciano de Competitividad Empresarial (IVACE+i) y el Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER). En concreto, Soroll-IA2 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.
La falta de bases de datos se constituye como el principal problema
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.