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14/04/2022
Presentan un sistema de Inteligencia Artificial para equipos pesados en Israel

La start-up israelí Ception presentó un nuevo sistema basado en Inteligencia Artificial para mejorar la seguridad, la productividad y la rentabilidad de los equipos pesados. Este sistema llamado MineCept, está dirigido a equipos como camiones de acarreo, cargadores y excavadoras, en sitios de construcción, minas, canteras y plantas industriales.

Según explicaron desde Ception, el sistema está diseñado para reducir los costos de operación y contribuir con la sustentabilidad en estos entornos de trabajo tan exigentes.

Los equipos como los camiones articulados, los camiones de acarreo, los cargadores, las topadoras y las excavadoras suelen ser protagonistas de accidentes graves a diario, tales como colisiones, vuelcos y caídas en abismos, lo que cuesta vidas y causa daños a la propiedad.

Por otro lado, las operaciones sin equipos tecnológicos avanzados no son eficientes, generan costos elevados e innecesarios y prolongan el tiempo necesario para terminar los proyectos.

Para ello, Ception ha desarrollado MineCept. Este sistema se basa en un modelo comercial SaaS, que ofrece al cliente un conjunto de aplicaciones a través del mismo kit de hardware y admite una amplia gama de escenarios en el campo.

MineCept consta de tres partes:

1. Un kit de hardware modular que se instala en equipos pesados, independiente de la marca. Incluye una unidad de cómputo, un componente de comunicaciones y sensores.

2. Un sistema de asistencia para el operador de la máquina que incluye una pantalla de visualización en la cabina del operador. Este sistema brinda alertas visuales y sonoras, así como soporte en diferentes tareas operativas.

3. Un sistema de gestión del sitio, que incluye información en tiempo real y datos sobre lo que sucede en el sitio.

MineCept utiliza una tecnología de posicionamiento preciso y mapeo 3D de alta definición en tiempo real, basada en información visual en lugar de GPS, para suministrar información completa de la situación del entorno que rodea a la máquina mediante el cruce de datos de diferentes sensores y distintos algoritmos de procesamiento de imágenes y deep learning.

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