La Inteligencia Artificial optimiza la industria y el retail

Rodolfo Lomascolo, fundador y CEO de Pervasive Technologies, explica cómo el procesamiento avanzado de imágenes a través de la Inteligencia Artificial (IA) ayuda a incrementar la competitividad de las empresas y tomar mejores decisiones de negocio.

1. ¿Cómo se crea Pervasive Technologies?

Somos una startup que nació en Barcelona en 2017 con la visión de apostar por la implementación de tecnologías disruptivas para mejorar la competitividad de las empresas. Específicamente nos centramos en aprovechar todas las ventajas que aporta la inteligencia artificial (AI) para el análisis de imágenes en diversos entornos industriales y retail, a través del uso del análisis de datos, machine learning y deep learning. El objetivo es optimizar procesos operativos, reducir posibles fallos humanos y ayudar a tomar las mejores decisiones de negocio.

2. ¿Qué servicios y soluciones ofrece?

Nuestras soluciones permiten clasificar, localizar y detectar, mejorando la eficiencia y seguridad de las empresas a partir de la IA, con técnicas de procesamiento avanzado de imágenes; se utilizan como un servicio continuo en el entorno cloud o edge a través de API y bajo suscripción. Además, impulsa una innovación en computación distribuida, basada en estándares abiertos. Por otro lado, Pervasive Technologies es socio estratégico de Google Cloud y NVIDIA, ADLINK Technology y Arrow por lo que tenemos acceso preferente a sus tecnologías.

3. Vemos que muchas de sus soluciones se enfocan al sector de retail. ¿Puede darnos algún ejemplo?

Una de ellas permite optimizar el análisis, control y organización de los lineales de una tienda o gran superficie a partir de cualquier smartphone o tablet, para comprobar en tiempo real que cuentan con los productos más adecuados y en la cantidad, posición y precio que marcan los planogramas y estrategias de marketing. Eran tareas y procesos que hasta ahora se realizaban en forma manual. Así, se simplifica y acelera el trabajo de los reponedores y de los gestores de punto de venta (GPV) y se eliminan posibles errores humanos, mejorando la eficacia de la auditoría del lineal e incrementando el ROI de cada visita.

En cuanto al marketing, a partir del análisis de imágenes y al estudio de comportamiento de compra se pueden crear espacios comerciales inteligentes capaces de reconocer a los clientes, registrar su historial de compras y adaptar a ellos la experiencia.



4. ¿En qué otros sectores se aplican sus soluciones?

Uno de nuestros principales focos es el industrial y en ese sentido, recientemente hemos presentado la versión 2.0 de nuestra solución para clasificación de chatarra, Kalybs. La clasificación es una tarea común en todos los entornos industriales. Los productos, materias primas, deben asignarse a diferentes categorías para continuar su procesamiento en muchas operaciones industriales y, generalmente, se lleva a cabo en entornos complejos y peligrosos para los trabajadores.

Por ello, hemos desarrollado Kalybs, una solución para la clasificación automática de chatarra basada en el procesamiento de imágenes y videos con IA para automatizar el sistema manual tradicional y agilizar el proceso de clasificación. Kalybs permite a las empresas reducir costes de producción, ya que logra un aumento de la productividad y un ahorro en tiempo y recursos. Además, mejora el rendimiento y seguridad de los operarios, ya que facilita la reducción del personal presente en zona de descarga con un elevado tránsito de vehículos pesados y altos niveles de polvo en suspensión.

Otro ejemplo en el sector industrial es la implementación de nuestra solución en Sabat, uno de los principales fabricantes de trenzados metálicos y placas para tapones de cava. Se trata de un sistema de análisis de imágenes en el proceso de fabricación de los bozales para tapones de cava, que permite la reducción y predicción de posibles fallos en el trenzado y encajado de los bozales. Así se puede detectar en tiempo real toda la operativa de los robots que realizan la fabricación y trenzado, analizando si la posición del hilado metálico es la correcta y que permite mejorar la calidad del encajado de los bozales. Además, se detecta en tiempo real cualquier parada de la maquinaria, analiza las causas y permite predecir futuras incidencias que antes eran difíciles de detectar.

Otro proyecto de interés muy innovador lo estamos realizando ahora con Termosun, y está enfocado en la optimización de la operación y mantenimiento de calderas industriales de biomasa y subproductos afines mediante la aplicación de Inteligencia Artificial.

Por último, para el sector ganadero, a partir de nuestra participación en el programa Porcinnova, hemos desarrollado y lanzado al mercado una solución automatizada que agiliza la llegada, recepción, pesado y conteo de los animales.

5. ¿Qué es el proyecto Galactic RainCloudS en el que participáis?

Es un proyecto pionero en Europa en el uso de infraestructuras computacionales en la nube para la investigación en astronomía, cuyo objetivo es demostrar los beneficios del uso de recursos de la computación en la nube para la comunidad científica. Es liderado por la Universidad de Barcelona y participamos junto a Google Cloud y Telefónica. Ha sido galardonado en primera posición por el proyecto europeo OCRE Cloud Funding for Research.

La combinación entre los extraordinarios volúmenes de datos del satélite Gaia de la Agencia Espacial Europea (ESA), la alta capacidad computacional, la flexibilidad de las infraestructuras en la nube y las técnicas de minería de datos permitirán a los equipos de la UB estudiar de forma holística los vínculos entre la formación de estrellas y los choques de galaxias que se produjeron en el pasado.

6. ¿Qué expectativas de crecimiento tenéis para el próximo ejercicio?

Nuestro principal objetivo es seguir creciendo e incorporando nuevos servicios tecnológicos basados en la IA a nuestro catálogo de soluciones y ayudar a las empresas y organizaciones de todos los sectores a optimizar y agilizar sus procesos para hacerlas más competitivas, minimizando riesgos y fallos. Prevemos crecer por encima del 50% en los próximos tres ejercicios.

Entrevista realizada por: Ricardo Heurtley, Periodista de CanalES.