Hace un par de semanas fuimos seleccionados para pasar la primera fase de la EDI (European Data Incubator) y tuvimos el honor de compartir la noticia que nos posicionaba entre “las 13 startups españolas más brillantes del BigData” . Hoy os contamos todo sobre EDI, la experiencia en Berlín y nuestra solución: THEMIS.

La experiencia en Berlín

El pasado miércoles 16, la European Data Incubator (EDI) dió inicio al Datathon que se celebrado en Berlín para elegir a los 16 seleccionados de su siguiente fase. Tras haber pasado el primer corte y haber accedido a la fase de ‘Exploración’,nos presentamos en el Datathon con nuestra solución para el reto lanzado por Volkswagen Navarra: mejora de la eficiencia de la planta térmica situada en su fábrica.

El primer día, después el acto de bienvenida y las sesiones de ‘coaching’ para la presentación del jueves, se presentó  la solución técnica al jurado y al proveedor de datos. Durante el encuentro, los participantes tuvieron 15 minutos para convencer a los evaluadores explicando en detalle en qué consistía su proyecto y mostrando el primer ‘mock-up’ de este. La combinación presentada por Inova de simulación energética y aprendizaje por refuerzo denominada THEMIS daba el primer paso para lograr acceder a la siguiente fase.

El segundo día tuvo lugar el Demolition Pitch Contest, donde un representante de cada una de las 30 empresas dispuso de 3 minutos para presentar al jurado su idea de negocio. Esta fue la última oportunidad para convencer a los evaluadores de que su solución debía ser elegida. Tras una breve pausa para la comida, y la clase magistral impartida por Florian Wilke, la hora de la verdad llegó de la mano de EDI presentando a los ganadores.

Desde Inova Labs estamos muy emocionados de pasar a la siguiente fase y queremos felicitar al resto de participantes.¡Enhorabuena a todos los seleccionados!

A lo largo de los próximos 4 meses se ejecutará el grueso del proyecto con la meta de lograr estar entre los 6 candidatos finales que accedan a la fase de evolución.

SAVE y el Big Data

SAVE-Thermal Management Intelligent System, es nuestra solución  al reto propuesto por Volkswagen Navarra. Pero…¿Qué es y como resuelve el problema planteado?

Para mejorar la eficiencia de la planta térmica, SAVE realiza una simulación completa del sistema de calderas, así como de las naves de producción y los equipos de climatización. Este simulador, tomará como entrada datos sintéticos obtenidos por el equipo de Inova Labs de la actividad de la planta y de la climatología local. Dichos datos serán obtenidos tras un análisis Big Data de los datos reales. Después, se desarrollará un algoritmo de Reinforcement Learning, concretamente Q-learning, en dos fases (offline y online), capaz de ‘aprender’ cuál es la mejor política de control para el encendido y apagado de las calderas. Para ello, se ejecutará un entrenamiento offline, mientras el controlador online hace un ajuste de los controles observando la respuesta del sistema actual. Finalmente el controlador online estará listo para ser implementado en la planta térmica y ejecutar las mejores acciones posibles de encendido y apagado, mejorando así su eficiencia energética.