Las ‘startups’ se suben a la alta velocidad de la ciberinteligencia

La innovación, la tecnología y la inteligencia artificial van sobre raíles y en tren de alta velocidad aunque las startups desarrollan soluciones para todo y todo tipo de trenes. Aplicaciones y proyectos que igual ayudan a vigilar quién se cuela en un cercanías, si se cumplen los aforos o la distancia de seguridad en andenes y estaciones, prever todo tipo de fallos, fabricar recambios en 3D o viajar en cápsulas que levitan.

Muchas de estas start­ups han pasado por el TrenLab de Renfe, “un proyecto basado en la innovación y una potente herramienta de identificación de nuevas soluciones tecnológicas disruptivas en el sector de la movilidad”, según lo definen fuentes del operador ferroviario.

Desde esta incubadora de empresas, los emprendedores tienen apoyo financiero, mentoring y formación, acceso al mercado, proyección, crecimiento y escalabilidad. “Todo ello de forma que permita a Renfe incorporar conocimiento, soluciones tecnológicas y nuevos modelos de negocio que resuelvan los retos de nuestra compañía, dinamizando la transformación digital de la empresa y reforzando su posición ante la reciente liberalización”, afirman desde Renfe.

TrenLab va por su cuarta convocatoria y “la valoración global es muy positiva. Este año las startups tendrán acceso por primera vez a un contrato de un millón de euros para el despliegue del proyecto en función de los resultados en el desarrollo del piloto”, destacan.

Es el caso de Imotion Analytics. En plena pandemia desarrollaron un proyecto para conocer en tiempo real lo que pasaba en las estaciones de cercanías. Aprovechando las cámaras de vigilancia existentes, que ya incorporan inteligencia automatizada, diseccionaron segundo a segundo y “una a una los datos que registraban cada una de ellas, con el objetivo de tener información verídica, fidedigna y de calidad para conocer qué estaba sucediendo en cada tramo, en cada zona monitorizada de la estación”, cuenta Alejandro Murillo, consejero delegado de esta startup que ya ha pasado su Rubicón particular con cinco años de existencia.

Alertas

La solución de Imotion permite controlar, entre otras variables, “los niveles de ocupación en las estaciones, comprobar si se cumple el distanciamiento social y generar alertas en 25 de las estaciones más importantes de España en Madrid, Barcelona, Bilbao, Valencia y Andalucía, y, en función de los datos, actuar”.

Hoy, este proyecto, que tiene sus antecedentes en otra solución para detectar cuánta gente accedía a los Rodalies (cercanías) de Barcelona y cuántos pasajeros se colaban sin pagar para, en función de los datos, optimizar las actuaciones, tiene otra segunda parte para “detectar y generar alertas sobre tumultos, fuegos o accidentes”, explica Murillo. Imotion también trabaja en sectores como banca, hoteles, transporte o industria.

Addvance Manufacturing Technologies también pasó por el TrenLab y desarrolló un proyecto sobre automatización de procesos con “la aplicación de la impresión en 3D en la fabricación y mantenimiento de trenes”, resume su CEO, Elvira León.

En el proyecto de Addvance, “la impresión 3D se ha utilizado para la elaboración de repuestos. Esta tecnología permite elaborar piezas a partir de un modelo digital sin necesidad de utillaje o moldes” y tiene otras ventajas, “ya que la fabricación del recambio se hace en la décima parte de tiempo, también permite reducir los almacenajes, así como todas las operaciones de transporte y logística de piezas”.

Para el operador supone una mejora del servicio, ya que obtiene las piezas más rápido, y también un beneficio medioambiental relacionado con el transporte y la logística asociadas.

Limmat está muy focalizada en los temas de digitalización y ciberseguridad ferroviaria. “Hemos desarrollado una plataforma de mantenimiento inteligente, iMas+, que mejora la agilidad y eficiencia de los procesos y la toma de decisiones”, señala Isabel Muñoz, directora de desarrollo de negocio de la firma.

iMas+ es capaz de detectar anomalías ocultas de los datos y explorar factores que influyen en ellos mediante el uso de aplicaciones de aprendizaje automático. Para ello, “utilizamos hardware no intrusivo, tratando siempre de reciclar los datos que ya tiene el cliente, así se reduce el coste de mantenimiento entre un 10% y un 20% y las averías hasta en un 25%, detectando fallos antes de que sucedan”, indica.

La plataforma es capaz de integrar datos de vehícu­lo, de usuarios de mantenimiento, de taller, piezas, libros de maquinistas e incluso de Twitter, lo que permite analizar la experiencia de viaje de los pasajeros, todo mediante inteligencia artificial.