20 Dic AVANCES EN LA SEGUNDA ANUALIDAD DEL PROYECTO EDAR 360
AVANCES EN LA SEGUNDA ANUALIDAD DEL PROYECTO EDAR 360: Investigación en Inteligencia Artificial para mejorar el control, optimización y comparación de procesos en Estaciones de Depuración de Aguas Residuales
EDAR 360 es un proyecto innovador, de carácter público-privado, coordinado por Viaqua en colaboración con las empresas gallegas de base tecnológica Syspro Automation, S.L.U. y Ednon, S.L, así como los centros de investigación Instituto Tecnológico de Galicia (ITG) y Cetaqua Galicia, Fundación Centro Gallego de Investigaciones del Agua. El objetivo principal es la investigación en técnicas de Inteligencia Artificial en arquitecturas federadas con el fin de lograr la optimización de los Procesos de Depuración de Aguas Residuales y la Securización de los Sistemas Ciber Físicos validando los componentes desarrollados a través de una prueba de concepto en un entorno multiplanta con varias Estaciones de Depuración de Aguas Residuales.
El trabajo realizado por Ednon durante esta anualidad del proyecto ha sido el desarrollo de un subsistema a implantar dentro de las EDAR con el objetivo de mejorar la seguridad de los sistemas industriales, y en concreto de la depuración de aguas residuales mediante el empleo intensivo de Inteligencia Artificial. A través del uso de sondas de red, el subsistema estará orientado a la detección de eventos y anomalías de red, así como al aprendizaje de patrones de comportamiento entre los distintos agentes que intervienen en el control de la depuración (usuarios, PLCS, SCADAs, nodos EDGE…) y al análisis forense expost como fuente de enriquecimiento de conocimiento. La fase de analítica se está realizando en conjunto con un grupo de investigación del Instituto Tecnológico de Galicia (ITG) que es el encargado de realizar el análisis de los datos y la aplicación de técnicas de Machine Learning. Finalmente, se visualizan los resultados en una interfaz web para que los diferentes socios puedan consultarlos.
La línea de trabajo de Ednon continuará por mejorar y optimizar los algoritmos de Machine Learning así como la validación de los resultados obtenidos.
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