Objetivo del proyecto: El objetivo consistirá en investigar y desarrollar la tecnología Spark para ser capaces de recibir millones de datos en el grafo de candidatos y construir un Big Data para alimentar el Data Warehouse que se irá generando con millones de currículums online. De esta forma se validará y encontrará al candidato con mejor CV según las necesidades de la empresa rankeados según los resultados que se obtengan de esas pruebas, evitándose la validación manual de candidatos tanto por los perfiles seniors de los departamentos IT como de la ineficiencia de RRHH para poder analizar candidatos en tiempo y forma. 

Subvención Concedida: 70.020,00 €

El objetivo general del proyecto plantea la investigación y desarrollo de una herramienta software de ayuda diagnóstica y terapéutica para el profesional de la salud en el ámbito oncológico, facilitando la detección precoz de síntomas que puedan indicar la presencia de enfermedad, así como el tratamiento y seguimiento de la misma una vez confirmada, proponiendo acciones en función del estado de cada paciente oncológico (en consecuencia crónico frágil) para mejorar su atención y el uso eficiente de los recursos.
Subvención concedida: 65.410 €

A nivel de Producto:

•  Mejorar la detección de defectos y el abanico de tipologías detectables para acercar, cada vez más, el sistema a la automatización completa. Además, se propone la adaptación no supervisada del sistema a nuevos modelos en el control de calidad.
•  Adaptar los trabajos realizados sobre clasificación de defectos al contexto de la reparación automática con robots. Fortalecer los modelos de clasificación con la extracción de información morfológica de los defectos para un correcto retrabajo.
• Desarrollar un sistema robotizado capaz de acometer las tareas de lijado y pulido selectivo de los defectos de pintura previamente detectados y clasificados por el sistema de inspección. Los objetivos incluyen el diseño, fabricación y montaje de un prototipo que nos permita validar los desarrollos realizados.

A nivel de Proceso:

•  Digitalizar el ecosistema de los túneles de inspección mediante la actualización de sus diferentes componentes a Internet of Things, realizando un análisis exhaustivo de los parámetros e información extraíbles de cada elemento y las ampliaciones necesarias de los mismos.
•  Generar un Gemelo Digital que se alimentará con los nuevos datos extraídos de los elementos del sistema. Se tratará la información mediante técnicas de Big Data junto a Machine Learning (Deep Learning) para generar modelos de diagnóstico predictivo y análisis de mejora. Después, se dispondrán cuadros de mando de Business Intelligence para facilitar la representación y uso de la información extraída.Desarrollo de un sistema ligero y rápido basado en visión artificial que permita realizar una detección preliminar de defectos superficiales sobre carrocerías de vehículos automóviles en movimiento (en la línea de producción), con geometrías complejas.

Subvención concedida: 155.545,59€