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ENAIRE: RETO 2: EXPLORANDO LA FRONTERA CUÁNTICA: REDEFINIENDO LA EFICIENCIA EN LA PLANIFICACIÓN DE RECURSOS DEL ESPACIO AÉREO EUROPEO

Fecha de vencimiento: 30-04-2024
Este desafío se enfoca en la aplicación revolucionaria de la computación cuántica para mejorar la eficiencia y precisión en la planificación de recursos en el espacio aéreo europeo, donde miles de aeronaves se desplazan diariamente. La meta es explorar cómo la computación cuántica puede transformar la capacidad de analizar múltiples escenarios operativos de manera simultánea y eficiente. Saber más Actualmente, la incertidumbre en factores como fenómenos meteorológicos imprecisos o demoras en los despegues generan una planificación conservadora, con sistemas sobredimensionados y buffers que limitan la capacidad del espacio aéreo. Los participantes deberán idear soluciones cuánticas que aprovechen la capacidad de simulación de infinitos escenarios para prever con precisión eventos futuros. El objetivo es eliminar las ineficiencias derivadas de la falta de certeza en los eventos operativos y permitir una planificación de recursos más precisa y adaptable. Se valorará la creatividad y la eficacia en la aplicación de la computación cuántica para abordar este problema, ofreciendo así un enfoque innovador que podría transformar la forma en que se planifican y gestionan los recursos en el control de la navegación aérea en Europa.

ENAIRE: RETO 3: PREVENCIÓN PROACTIVA DE INCIDENTES AÉREOS

Fecha de vencimiento: 30-04-2024
El reto consiste en desarrollar una solución tecnológica avanzada que permita anticiparse y prevenir incidentes aéreos en el ámbito del Air Traffic Management (ATM). A diferencia de enfoques tradicionales que se centran en la detección de un único factor causal, el objetivo es interrumpir la cadena de errores identificando y corrigiendo cualquier error intermedio antes de que desencadene un incidente. Saber más Los participantes deben proponer un sistema inteligente que, a partir de la información disponible, analice activamente las operaciones y detecte patrones de comportamiento anómalos. La solución debe ser capaz de identificar posibles errores intermedios en la cadena antes de que evolucionen hacia situaciones críticas. Se valorará la eficacia del sistema para anticipar y prevenir incidentes, así como su capacidad para integrarse de manera armoniosa en el entorno del ATM. La solución propuesta debe ser proactiva, adaptativa y capaz de trabajar en tiempo real para mejorar significativamente la seguridad en el espacio aéreo y reducir la posibilidad de incidentes aéreos.

ENAIRE: RETO 4: OPTIMIZACIÓN Y CERTIFICACIÓN EFICIENTE DE MODELOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA) EN LA GESTIÓN DEL TRÁNSITO AÉREO

Fecha de vencimiento: 30-04-2024
En el ámbito de la Gestión del Tráfico Aéreo (ATM), uno de los desafíos más significativos es cómo certificar y mantener actualizados los modelos de Inteligencia Artificial (IA) de manera eficiente y segura, según las normativas de la Agencia de Seguridad Aérea de la Unión Europea (EASA). Saber más En particular, según EASA, los procesos de aprendizaje adaptativo, tan comúnmente utilizados en las redes sociales, donde los sistemas de IA ajustan su comportamiento y respuesta en función de la experiencia y retroalimentación recibida por el usuario en tiempo real, presentan un mayor desafío en un entorno tan crítico como es el control de tráfico aéreo. La certificación implica demostrar que un sistema así entrenado es predecible, comprensible y capaz de operar de manera segura en una variedad de situaciones. Para ello, las soluciones al reto podrían enfocarse en diseñar estrategias para que los modelos de IA puedan actualizarse siempre dentro de los límites de su «Dominio de Diseño Operacional» (DDO) original. Esto significa que los modelos deben poder adaptarse a nuevas condiciones o datos sin salirse de los parámetros para los que fueron diseñados y certificados inicialmente. Esto requiere un equilibrio entre la mejora continua del modelo y el cumplimiento de las regulaciones de seguridad en la aviación. El reto busca encontrar en otros entornos críticos diferentes al ATM soluciones que puedan adaptarse y mantener los modelos de IA en el ámbito de la aviación, seguros, confiables y al día, respetando las normativas vigentes y garantizando la seguridad en todo momento.

ENAIRE. RETO 5: MODELADO PREDICTIVO PARA COMPORTAMIENTOS EN ENTORNOS ATM SIN ANTECEDENTES O DATOS HISTÓRICOS

Fecha de vencimiento: 30-04-2024
Este desafío se centra en la exploración de la inteligencia artificial en situaciones sin historial de datos, comunes en el ámbito del control de navegación aérea. A diferencia de los modelos convencionales que se basan en datos históricos, el objetivo es investigar cómo utilizar la inteligencia artificial para predecir comportamientos en escenarios "nuevos", donde no se dispone de datos previos para el entrenamiento convencional de modelos. Saber más Los participantes deberán proponer enfoques innovadores para la creación de modelos predictivos que puedan adaptarse a cambios significativos en el sistema de navegación aérea, incluso cuando no exista un historial de datos relevante, como por ejemplo el uso de aprendizaje por refuerzo y simulación, modelos generativos o transferencia de aprendizaje en situaciones relacionadas. La capacidad de simular e identificar efectos antes de la implementación de cambios en el sistema será fundamental para el éxito de las soluciones propuestas. Un ejemplo ocurrió durante la pandemia donde una situación similar no había ocurrido con anterioridad y se necesitaba predecir la demanda de tráfico para la correcta planificación de los recursos de control. Se valorará especialmente la creatividad en la aplicación de técnicas de inteligencia artificial en la predicción de comportamientos en situaciones no históricas, ofreciendo así herramientas avanzadas para el control de la navegación aérea en entornos dinámicos y cambiantes.

ENAIRE RETO 6: INNOVACIÓN PARA UN TRÁFICO AÉREO SOSTENIBLE

Fecha de vencimiento: 30-04-2024
El reto plantea la pregunta fundamental: ¿Se puede innovar más en la gestión del tráfico aéreo para reducir el impacto ambiental de la aviación? A pesar de los avances actuales, como la implementación de sistemas de navegación por satélite y algoritmos de optimización de trayectorias, se busca inspirar nuevas ideas que vayan más allá de las prácticas existentes. Actualmente, las estrategias en la gestión del tráfico aéreo incluyen la adopción de tecnologías avanzadas como RNAV/RNP para rutas más eficientes y algoritmos de optimización continua de trayectorias para ajustes en tiempo real. La introducción de Free Route Airspace, la modernización de los sistemas ATM o sistemas colaborativos de planificación de vuelo, también contribuyen a la eficiencia general del sistema. Sin embargo, el desafío consiste en explorar enfoques más audaces y creativos que puedan transformar radicalmente la gestión del tráfico aéreo y reducir aún más su huella ambiental. Se invita a los participantes a proponer innovaciones en la gestión del tráfico aéreo que consideren factores medioambientales, económicos y operativos, fomentando la colaboración entre aerolíneas y controladores para optimizar rutas y procesos. El objetivo es impulsar ideas disruptivas que no solo optimicen la gestión del tráfico aéreo, sino que también impulsen la sostenibilidad y la eficiencia medioambiental del transporte aéreo hacia el futuro.

Ances Open Innovation: RETO COVAP

Fecha de vencimiento: 04-03-2024
Sostenibilidad Medioambiental y Economía Circular. El reto propuesto por COVAP es encontrarservicios, tecnología, metodologías, o soluciones en cualquier formato,que mejoren la sostenibilidad ESG en toda la cadena agroalimentaria que conforma nuestro modelo desde el origen hasta el consumidor impactando positivamente en el desarrollo social, económico y media ambiental de nuestro territorio.

ALL4Zero: ¿Como podemos capturar eficientemente el carbono y reducir tanto las emisiones atmosféricas como las emisiones en origen?

Fecha de vencimiento: 22-03-2024
El grado de desarrollo de las tecnologías de captura de CO2 es aún incipiente y existen oportunidades de mejorar la eficiencia de los procesos de captura y escalar y extender su uso como materia prima. Buscamos soluciones tecnológicas, preparadas para integrarse en procesos productivos industriales, que contribuyan a la reducción absoluta de las toneladas de CO2 emitidas en cualquier proceso productivo, basadas en aminas, adsorción por cambio de presión (PSA, por sus siglas en inglés), ciclo de calcio regenerativo (calcium looping) o membranas, que garanticen la reducción absoluta de las toneladas de CO2 emitidas en cualquier proceso productivo industrial, así como la huella de carbono y los consumos energéticos (calóricos y eléctricos). Asimismo, se valorará la posible generación de empleo y nuevas competencias tecnológicas en sectores industriales.

AstraZeneca: Enfoques innovadores para la repetición de nucleótidos

Fecha de vencimiento: 06-03-2024
Si bien la asociación entre la toxicidad de la expansión repetida de nucleótidos y los trastornos de los músculos y del sistema nervioso central (SNC) está bien establecida, las estrategias actuales enfrentan desafíos para mitigar adecuadamente la toxicidad. El objetivo:​ Nuestro objetivo es descubrir y avanzar en colaboración con enfoques innovadores para mitigar la toxicidad de la expansión repetida de nucleótidos. La solución:​ Buscamos estrategias innovadoras o conceptos novedosos para mitigar la toxicidad de la expansión repetida de nucleótidos, con potencial para ser aplicados en el tratamiento de enfermedades musculares o del SNC.

ENDESA (ENEL) Grid Innovation Scouting 2023

Fecha de vencimiento: 31-12-2024
Below are the challenges for which we are looking for your contribution. 1. Collaboration between workers and robots during operations in primary substations We are looking for a solution to lighten the load of workers (locally and/or remotely) in relevant maintenance activities, improving their safety, the quality of the work, and productivity by performing operational tasks in primary substations. The solution could entail collaboration between workers and the proposed technology/robotic solution. 2. Autonomous robotic solution for anti-Icing applications on overhead conductors We are seeking an autonomous robotic solution, capable of working on energized lines without interrupting grid services, for applying anti-icing coatings on overhead conductors (various diameters) in medium voltage grids. Advanced features would be appreciated, such as line inspections, real-time status reporting, basic maintenance tasks, and it should be designed as an upgradeable platform for continuous improvements. 3. Autonomous infrastructure inspections in inaccessible areas during extreme weather events We are looking for a small, adaptable solution that can carry out ground inspections during or after extreme weather conditions in overhead lines, underground lines, and power stations (primary and secondary substations). The solution should be able to dive, climb, work on rough ground to carry out proper inspections in areas that are under water, affected by landslides, or areas that workers can’t reach physically. 4. Microrobot technologies to support inspections on overhead and underground lines We are looking for small, adaptable microrobot solutions that can carry out inspections on both overhead and underground lines. The solution should perform proper inspections in small, narrow spaces that are not easily accessible or for overhead activities that are risky and not easy to be carried out by workers.
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