Las duras condiciones de funcionamiento de las centrales eólicas causan efectos adversos sobre sus componentes que disminuyen su vida útil y disminuyen su rendimiento hasta en un 30%. Conocer previamente los niveles de desgaste y, en consecuencia, las pérdidas de energía de las turbinas, permitiría mejorar las estimaciones de los parques y optimizar su diseño. El proyecto PREOLION desarrolla modelos basados en datos que, mediante técnicas de machine learning son capaces de determinar los niveles de disminución de la eficiencia que tendrá cualquier central debido a alteraciones por corrosión y/o abrasión en función de las características del proyecto, para producir una clasificación del nivel de afección.
el proyecto Copermida parte de una necesidad detectada en el ámbito del sector retail. Un sector donde tradicionalmente se han utilizado las instalaciones de video digital para tareas de vigilancia y donde últimamente se detecta el interés de aprovechar las instalaciones para extraer información adicional utilizable para la toma de decisiones.
El proyecto mejora el producto de video inteligente con un sistema embebido IP de bajo coste con capacidades de conteo de personas cuyos datos puedan ser relacionados mediante técnicas de data mining con otras variables.