Secmotic participa activamente en el proyecto de investigación europeo aerOS, cuyo objetivo es crear un meta sistema operativo autónomo y escalable para gestionar eficientemente los recursos entre el edge y la nube. En este marco, la empresa ha desarrollado Seclive, una solución innovadora basada en tecnologías de IoT, Edge Computing e Inteligencia Artificial aplicada al vídeo, pensada para optimizar la operación en entornos industriales, urbanos y portuarios.
Uno de los principales aportes de Seclive al proyecto ha sido el desarrollo de una infraestructura de sensores IoT interoperables con aerOS. Esta integración facilita la recogida de datos en tiempo real y su procesamiento en la nube, permitiendo una supervisión más eficiente de los sistemas.
Además, Secmotic ha implementado nodos de computación edge que permiten reducir la latencia, mejorar la seguridad de los datos y optimizar el uso de los recursos computacionales. Esta capacidad es especialmente relevante en entornos donde el tiempo de respuesta es crítico, como es el caso de las operaciones portuarias.
Por otro lado, la solución incorpora IA aplicada al análisis de vídeo, con funcionalidades como la detección automática de riesgos y el mantenimiento predictivo. Esta visión artificial se ejecuta directamente en el borde, lo que reduce la dependencia de la nube y acelera la toma de decisiones en el terreno.
Caso de aplicación: mejora de la seguridad laboral en operaciones portuarias
Un ejemplo concreto de aplicación de Seclive es su implementación en operaciones portuarias para mejorar la seguridad laboral. En colaboración con el consorcio del proyecto aerOS, Secmotic ha desarrollado nodos IoT equipados con sensores de vídeo y módulos de comunicación inalámbrica. Estos nodos se integran en la infraestructura IoT-Edge-Cloud de aerOS y permiten la captura, transmisión y análisis en tiempo real de vídeos para detectar posibles riesgos de seguridad.
Entre las funcionalidades destacadas se incluyen:
- Detección de proximidad: Instalación de nodos en grúas Ship-To-Shore (STS) para identificar la presencia de trabajadores, maquinaria u obstáculos cercanos, previniendo accidentes.
- Identificación de comportamientos de riesgo: Modelos que detectan si los trabajadores no llevan el equipo de protección adecuado, como cascos.
- Monitoreo de grúas STS: Detección de grúas posicionadas debajo de contenedores en movimiento, alertando a los trabajadores sobre posibles peligros.
- Detección de contenedores inestables: Identificación de contenedores mal colocados o en riesgo de caída durante su transporte o apilamiento.
Estos nodos, actuando como "Elementos de Infraestructura" dentro del sistema aerOS, poseen capacidad computacional suficiente para ejecutar modelos de visión por computador ligeros diseñados específicamente para prevenir riesgos ocupacionales en operaciones con contenedores.
Gracias a Seclive, Secmotic contribuye a materializar los objetivos de aerOS: mejorar la interoperabilidad, escalabilidad y seguridad en el ecosistema IoT edge-cloud, y facilitar la ejecución de servicios inteligentes distribuidos en múltiples sectores.
(Secmotic)
