IVACE – FEDER COGNOSFOOD

Objetivo:

El objetivo del proyecto es desarrollar un prototipo de sistema basado en inteligencia artificial/Machine Learning e interfaces avanzados (realidad aumentada, asistentes virtuales y wearables) en torno a una arquitectura común de industria cognitiva que transforme la forma de fabricar alimentos de forma que los procesos industriales clave dispongan de inteligencia artificial propia y se ejecuten de manera coordinada y orquestada a través del análisis inteligente de los datos.

Mediante el desarrollo del paradigma de la INDUSTRIA COGNITIVA DE ALIMENTOS, AINIA quiere contribuir de manera directa en todas las líneas de acción, de modo que la transferencia futura de los desarrollos del proyecto COGNOSFOOD se maximicen, en particular para que las empresas de la Comunitat Valenciana, mejoren de manera individual y en su conjunto, su posición frente al resto del territorio nacional y frente a empresas competidoras en mercados internacionales.

Los objetivos específicos son:

1. Desarrollar una propuesta de arquitectura de referencia para la industria cognitiva de alimentos en la que poder ubicar los distintos componentes cognitivos con base de inteligencia artificial atacando las problemáticas actuales en producción, seguridad alimentaria, cadena de valor e innovación.
2. Desarrollar prototipos de aplicaciones de apoyo a la toma de decisiones que permitan realizar simulaciones para optimizar las operaciones de manera coordinada en la organización, en dimensiones como el coste, la sostenibilidad, y la eficiencia de los procesos desde un punto de vista holístico.
3. Diseñar una estructura tecnológica de captación masiva, procesamiento y gobierno de datos de procesos en planta, características de la matriz alimentaria y parámetros físico-químicos y microbiológicos de laboratorio, que permita la adquisición de datos con garantías para ser utilizados en el modelado de sistemas predictivos orientados a:
   • Predecir los parámetros descriptivos del producto alimentario (parámetros de calidad) y establecer niveles de riesgo de aparición de microorganismos en planta productiva
   • Mejora en los procesos productivos a partir de la combinación de Co-bots y sistemas de inspección avanzados de alimentos.
4. Implementar un prototipo de tecnología inteligente de control del flujo de información de procesos distribuidos que sea capaz de sincronizar de forma efectiva diferentes procesos clave (inter-organizaciones) de la cadena de valor orientados a la calidad y la seguridad alimentaria, y apoyar a empresas y proveedores de manera efectiva en el proceso
5. Desarrollar un prototipo integrado de industria cognitiva de alimentos de todas estos subsistemas para demostrar su capacidad de ejecución e integración con sistemas existentes en líneas piloto
6. Pilotaje de los prototipos desarrollados utilizando datasets (conjunto de datos tomados de procesos productivos, de cadena y control de calidad) de empresas de referencia en el sector agroalimentario de la Comunitat Valenciana.

Actividades:

1. Diseño de la arquitectura de sistemas para la fabricación cognitiva de alimentos
2. Investigación y caracterización digital de procesos de fabricación cognitiva de alimentos
3. Desarrollo e implementación de las tecnologías y componentes CORE del sistema de fabricación cognitiva de alimentos
4. Diseño y desarrollo de las aplicaciones de usuario e integración del prototipo de sistema de fabricación cognitiva de alimentos.
5. Pruebas unitarias y pilotaje con usuarios
6. Difusión y comunicación
7. Transferencia y promoción de resultados
8. Gestión-coordinación

Resultados:

• Nuevo modelo de producción basado en el concepto de Industria Cognitiva Alimentaria fundamentado en la presencia ubicua de inteligencia artificial teniendo en cuenta las oportunidades de mejora de los procesos productivos clave de una empresa.
• Metodologías de generación de corpus robustos de parámetros de proceso como variables de entrada (variables de decisión) y de los parámetros de calidad como variables de salida (variables dependientes).
• Prototipo de core Big-Data que gestionará y dotará de contexto un conjunto de datos heterogéneos en condiciones de alta velocidad de llegada, alta variedad y variabilidad de manera relacionada, habilitando la toma de decisiones de manera horizontal a todas las operaciones y de manera particular en cada una de ellas.
• Integración de cobots y sistemas de inspección avanzados.
• Modelos predictivos de procesos creados y  entrenados para la identificación de la influencia de los parámetros de proceso en los parámetros descriptivos de la calidad del producto, que permitirán realizar simulaciones del tipo “What If”.

Difusión/Transferencia:

Las acciones de difusión del proyecto han sido:

• Nota de prensa

Aprobados los 9 proyectos FEDER presentados a la convocatoria de IVACE

Inteligencia artificial a la medida de la industria agroalimentaria

• Generación de contenidos de valor

Tecnologías cognitivas para alcanzar el éxito comercial, productivo y competitivo

Barreras en la gestión de datos para el aprovechamiento de la inteligencia artificial. Lecciones del proyecto COGNOSFOOD

Fabricación cognitiva de alimentos alineada con los ODS: Ciclo entrevistas expertos y ODS

Empresas que apuestan por la innovación: Más de 30 empresas AINIA Network participan en 9 proyectos FEDER

• Comunicación interna sobre la aprobación del proyecto

Aprobados los 9 proyectos FEDER presentados a la convocatoria de IVACE

• Vídeos

Informativo REDIT junio 2021

Fabricación cognitiva de alimentos alineada con los ODS

• Póster inicial del proyecto

FEDER COGNOSFOOD_2020