{"id":8175,"date":"2021-05-09T10:37:36","date_gmt":"2021-05-09T08:37:36","guid":{"rendered":"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/?p=8175"},"modified":"2023-12-21T14:04:42","modified_gmt":"2023-12-21T12:04:42","slug":"mas-monitorizacion-activa-satelital","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/blog\/mas-monitorizacion-activa-satelital\/","title":{"rendered":"MAS – Monitorizaci\u00f3n Activa Satelital"},"content":{"rendered":"

MAS \u2013 Monitorizaci\u00f3n Activa Satelital es una soluci\u00f3n que utiliza herramientas de inteligencia artificial como las redes neuronales convolucionales, y la visi\u00f3n artificial para monitorizar cambios en infraestructuras cr\u00edticas.<\/p>\n

El caso de uso de MAS se articula sobre la vigilancia y monitorizaci\u00f3n continuada de puntos o \u00e1reas de inter\u00e9s utilizando im\u00e1genes de observaci\u00f3n terrestre por teledetecci\u00f3n, t\u00edpicamente de sat\u00e9lite, y su an\u00e1lisis por medio de t\u00e9cnicas de procesamiento de imagen georreferenciada, y de inteligencia artificial.<\/p>\n

Las im\u00e1genes utilizadas son las provistas por el proyecto Copernicus de la Agencia Espacial Europea, ya que permite un acceso gratuito y peri\u00f3dico de la mayor parte de la superficie emergida del planeta. En este caso, las im\u00e1genes son entregadas por un servidor de una herramienta interna desarrollada para otro proyecto de puesta a disposici\u00f3n de im\u00e1genes satelitales, el proyecto REPOSAT, subvencionado por RED.ES en la convocatoria de Ayudas al desarrollo de la oferta tecnol\u00f3gica en contenidos digitales 2020<\/i>, con el n\u00famero de expediente 2020\/0820\/00102245.<\/p>\n

Esto ha permitido desarrollar una soluci\u00f3n que elimina de partida el coste del acceso a los datos, p\u00fablicamente financiados, limitando el esfuerzo a los recursos computacionales del desarrollo y mantenimiento de la herramienta.<\/p>\n

Se han desarrollado dos modelos distintos de inteligencia artificial, uno basado en redes neuronales convolucionales para la monitorizaci\u00f3n de anomal\u00edas conocidas y bien identificadas. Y un segundo modelo de an\u00e1lisis normativo, por aprendizaje no supervisado, para la detecci\u00f3n de amplio espectro de anomal\u00edas a priori no identificadas. Esto permite la adaptaci\u00f3n a posibles cambios a futuro en las particularidades de las estructuras a monitorizar, mediante el uso de transfer learning con el modelo de redes convolucionales, y por sus propias caracter\u00edsticas de dise\u00f1o con el modelo de visi\u00f3n no supervisado.<\/p>\n

 <\/p>\n

\"FEDER-MAS\"<\/p>\n

 <\/p>\n

Datos econ\u00f3micos<\/h2>\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n
Plazo Ejecuci\u00f3n<\/td>\n2021<\/td>\n<\/tr>\n
Concedente<\/td>\nRED.es<\/td>\n<\/tr>\n
T\u00edtulo del proyecto<\/td>\nMAS<\/td>\n<\/tr>\n
Presupuesto<\/td>\n615.352,85 \u20ac<\/td>\n<\/tr>\n
Importe concedido<\/td>\n97.452,40 \u20ac<\/td>\n<\/tr>\n
Fecha de concesi\u00f3n<\/td>\n03\/11\/2021<\/td>\n<\/tr>\n
%<\/td>\n16%<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

 <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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