Cristina Cruz, directora de Datos y Arquitectura de Ferrovial, participa en la presentación de la guía IndesIA

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El objetivo de esta guía es acelerar el uso de los datos y la Inteligencia Artificial en toda la cadena de valor del sector industrial español para hacerlo más competitivo y sostenible.

IndesIA, la asociación para la aplicación de la Inteligencia Artificial en la industria, ha presentado su Framework IndesIA Data & IA con el objetivo de facilitar y contribuir a que el sector industrial español pueda impulsar e implantar una cultura del dato y aplicarla en su actividad y en los negocios, gracias a los casos de éxito, la aplicación práctica y las metodologías basadas en la experiencia de empresas del consorcio.

A este acto, cuya apertura ha ido de la mano del presidente de IndesIA Valero Marín, han acudido representantes institucionales y de las empresas asociadas: Ferrovial, Repsol, Inditex, Gestamp, Navantia, Telefónica, Microsoft, Airbus y Técnicas Reunidas.

Todos ellos han compartido, en la sede de Fundación Telefónica, sus reflexiones en torno al papel de la Inteligencia Artificial en toda la cadena de valor de las empresas de la industria española y sobre cómo podría cambiar totalmente el enfoque de los posibles retornos o resultados y lograr nuevas vías de negocio, eficiencia y  sostenibilidad.

La Guía de IndesIA, ha sido creada para servir de ayuda para que otras empresas del sector industrial se enfrenten a los retos de la Inteligencia Artificial con mayor solvencia, gracias a las experiencias que se han compartido dentro de la misma por parte de las empresas que forman parte de este grupo. Por cada reto, la guía ofrece soluciones basadas en experiencias y casos de éxito reales ya probados que pueden ser útiles para instituciones públicas, startups, PYMES u otras grandes empresas del sector.

Cristina Cruz, nuestra directora de Datos y Arquitectura , ha sido la encargada de representar a Ferrovial en una de las mesas redondas, donde compartió como caso de éxito nuestro desarrollo de algoritmos de inteligencia artifical vinculados al tratamiento de imágenes y redes neuronales para mejorar las inspecciones de líneas de transmisión«Para ello se utilizó una combinación de drones volando de manera autónoma con inteligencia artificial embebida para poder tomar imágenes y vídeos en tiempo real capaces de detectar todos los elementos de una línea de transmisión que pudieran tener algún defecto o deficiencia«, añadió.

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