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Adjudicación de proyecto i+d para resolución de problemas geoespaciales con inteligencia artificial

DIELMO 3D S.L. ha sido adjudicatario del proyecto de I+D “Análisis de la aplicación del Aprendizaje profundo para la resolución de problemas geoespaciales relacionados con el territorio”

Detección de líneas eléctricas mediante IA

Este proyecto se engloba dentro de la convocatoria de Impulso a las tecnologías Habilitadoras Digitales y está financiado por el Ministerio de Asuntos Económicos y Transformación digital del Gobierno de España. El objetivo principal del proyecto es estudiar e integrar las tecnologías disponibles en la actualidad de Inteligencia Artificial en la resolución de problemas geoespaciales con el territorio. 

Gracias a la evolución de la tecnología de IA, junto con la disponibilidad de GPU que posibilitan el procesamiento paralelo de datos de forma rápida, económica y potente, han surgido numerosas aplicaciones en diferentes campos. 

Este proyecto se ha focalizado en el aprendizaje profundo, pues se considera que tiene un amplio campo de investigación aplicada a datos geoespaciales.

Para ello será necesario, no sólo integrar los modelos de IA y datos geoespaciales en formato ráster o vectorial, sino también localizar los datos (y en algunos casos transformarlos a un formato que permita trabajar con ellos), diseñar la red neuronal o varias configuraciones de ellas, implementar un algoritmo diseñado ad-hoc y finalmente testear con datos reales para validar su funcionamiento y establecer el grado de precisión mínimo aceptable. 

DIELMO se marca unos niveles de calidad elevados y siendo conocedores del reto tecnológico al que se enfrentan, ha seleccionado tres escenarios:

  • Seguridad del tendido eléctrico , para estimar el crecimiento horizontal de la vegetación a partir de datos LiDAR y datos de IFN y para planificar cuándo la vegetación existente sobrepasará la distancia establecida por normativa, mediante el uso de perceptrones.
 
  • Detección de objetos con datos geoespaciales, en formato ráster y vectorial, para su ejecución a través de internet en un visor geoespacial online. En este caso se emplearán redes neuronales convolucionales (CNN) para la detección de edificios en ortofotos (usando técnicas de detección de objetos y máscaras). También se usarán las CNN para detectar torres eléctricas en imágenes de alta resolución y para el inventariado de los diferentes elementos de las torres eléctricas.
 
  • Detección de la posición exacta de las torres eléctricas y la clasificación automática de nubes de puntos LiDAR, mediante el uso de redes neuronales convolucionales 3D.

Para abordar la ejecución de las actividades propuestas, se hará uso de herramientas de código abierto, como Tensor Flow de Google y se centrarán los recursos en diseñar las redes neuronales y sus configuraciones, desarrollar algoritmos ad-hoc que permitan adaptar datos LiDAR, ráster, vectoriales, ortofotos y fotografías de alta resolución a las herramientas disponibles y entrenar con grandes cantidades de datos para que el sistema sea capaz de detectar lo descrito en las actividades propuestas. 

El desafío reside en integrarlo dentro de un entorno GIS o através de internet para que su uso sea fácil para usuarios GIS no expertos en IA.

La finalidad del proyecto de I+D es integrar herramientas de software, todos en software libre que permitan implementar modelos de inteligencia artificial para el tratamiento de datos LiDAR para la resolución de problemas de producción cartográfica en los que DIELMO es experto.

Se han descrito tres escenarios de actuación mejorables en los que la integración de herramientas de IA, junto con el diseño y desarrollo de algoritmos necesarios para el tratamientos de datos de entrada y de salida pueda ser efectivo y permita ofrecer una respuesta automática robusta.

Se han tenido en consideración tipos de datos de entrada datos Lidar, ráster o vectoriales, ortofotos e imágenes en alta resolución, habituales en la actividad diaria de cualquier entidad que se dedique a la producción cartográfica y que realice tareas de revisión y mantenimiento de redes eléctricas.

Como resultado final del proyecto, el equipo de desarrollo interno de DIELMO obtendrá los conocimientos y las herramientas necesarias para resolver problemas complejos que hasta ahora no hemos podido resolver y crear una base de soluciones internas que nos sirvan para optimizar nuestros procesos productivos cartográficos y como una base de conocimiento que podamos usar en un futuro para evolucionar nuestro departamento de desarrollo de software y ofrecer una nueva línea de servicios de desarrollo de algoritmos geoespaciales apoyados en Deep learning para clientes finales a nivel mundial como distribuidoras eléctricas, organismos públicos (ayuntamientos, catastro, infraestructuras), otras empresas privadas, etc

Proyecto financiado por el Ministerio de Asuntos Económicos y Transformación Digital.

Convocatoria: Impulso a las Tecnologías Habilitadoras Digitales.
Beneficiario: Dielmo 3D, S.L.
Nº Expediente: TSI- 100909-2019-47
Proyecto: Análisis de la aplicación del Aprendizaje profundo para la resolución de problemas geoespaciales relacionados con el territorio.

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