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Proyectos de investigación

Colaboramos con instituciones de investigación, universidades y start-ups de todo el mundo, con el objetivo común de crear soluciones que nos permitan revolucionar el sector de las utilities.

El equipo dedicado a la innovación abierta en el grupo Terranova es el Innovation Hub, que supervisa y evalúa nuevas tecnologías, apoya los procesos de innovación y desarrolla una red de socios estratégicos.

A lo largo de los años, hemos construido un ecosistema basado en el intercambio de conocimientos, dentro del cual hemos creado colaboraciones que aceleran el proceso de innovación y nos permiten desarrollar soluciones que superan los estándares del mercado.

Elaborar informes detallados en tiempo real para facilitar el proceso de toma de decisiones: Terranova colabora con el King's College London

El equipo de investigación y desarrollo de Terranova se centra en comprender las tecnologías más avanzadas, algo que no siempre ocurre cuando se trabaja con una empresa más centrada en el desarrollo de software o de soluciones.

Dado que Terranova se centra principalmente en el desarrollo y en la investigación, hemos podido trabajar con los estudiantes en proyectos interesantes e innovadores que tienen aplicaciones en el mundo real.


Prof. Héctor Menéndez
Profesor de Ingeniería de Software e Inteligencia Artificial

King’s College London

¡Conoce el proyecto!

Cómo crear informes dinámicos utilizando el lenguaje natural

EL OBJETIVO

Nos hemos fijado el objetivo de permitir a los usuarios crear informes dinámicos simplemente describiendo sus necesidades en lenguaje natural. Este enfoque supone un salto cualitativo en términos de experiencia de usuario, ya que elimina la necesidad de conocer herramientas técnicas complejas o lenguajes de consulta estructurados. Hacer posible la interacción natural con el sistema también permite a personas sin conocimientos técnicos acceder de forma autónoma a los datos, formular solicitudes específicas y obtener respuestas inmediatas, lo que mejora drásticamente la velocidad de toma de decisiones. Sin embargo, se trata de un reto ambicioso, ya que requiere interpretar correctamente intenciones complejas, gestionar ambigüedades lingüísticas y garantizar la coherencia y la fiabilidad de los resultados.

EL PROYECTO

El proyecto, iniciado en colaboración con el King's College London y dirigido por el Dr. Héctor Menéndez, profesor de Informática - Ingeniería de Software e Inteligencia Artificial en el Departamento de Informática, parte de la premisa de que es fundamental generar informes en tiempo real para tomar decisiones informadas y se propone facilitar este proceso.

El sistema en tiempo real toma una solicitud del usuario, realizada en lenguaje natural (concretamente, en inglés o en cualquier otro idioma) y la traduce a lenguaje máquina en una solicitud en un sistema de base de datos.

Juntos hemos creado todo un sistema que nos permite no solo realizar estas preguntas o solicitudes en tiempo real, sino también traducirlas a una formalización de datos mucho más rica que una simple respuesta textual. En otras palabras, si un usuario necesita visualizar los datos y ver su evolución, por ejemplo, quiere saber cómo han cambiado los datos de consumo de un año con respecto al anterior, el sistema mostrará los datos solicitados en este tipo de visualización.

La idea de este sistema se divide en cuatro partes diferentes, en las que han trabajado los estudiantes del King's College de Londres. Los cuatro aspectos en los que se centraron los estudiantes son:

  • La traducción del lenguaje natural, en este caso el inglés, al lenguaje máquina.
  • La traducción de la salida de la máquina al lenguaje natural
  • La visualización de los datos, de modo que si un usuario solicita una visualización específica de la evolución de los datos, el sistema se la proporciona.
  • La interacción con los chatbots, es decir, qué modelos lingüísticos pueden facilitar la interacción con el usuario.

Todo esto junto facilita todo el proceso para poder obtener estos datos y mostrárselos al usuario en forma de informe.

¿Cómo se pueden aplicar las novedades de este proyecto a los procesos de medición inteligente y de Field Service Management?

  • Comparación de datos de lectura

    Se puede generar un informe para comparar los datos de lectura de un año con los del anterior y analizar así los datos de consumo de los clientes.

  • Estadísticas sobre los datos de facturación

    Se puede generar un informe para ver la evolución de los datos de facturación de un cliente específico y, por lo tanto, saber en qué medida se cumplen los plazos de pago.

  • Anomalías en el consumo

    Se puede generar un informe para verificar si el consumo del último mes se desvía del consumo histórico más allá de un umbral de tolerancia configurable.

  • Análisis de contadores problemáticos

    Se puede generar un informe para identificar los contadores que han registrado el mayor número de datos incompletos en la última semana.

  • Control de las actividades gestionadas en campo

    Se puede generar un informe para controlar los tiempos y el número de actividades gestionadas por cada operador en campo durante el año.

  • Eficiencia en la primera intervención

    Se puede generar un informe para conocer el número de actividades resueltas durante la primera intervención en un periodo específico.

  • Verificación del cumplimiento de las agendas

    Se puede generar un informe para comparar las agendas de los operadores y evaluar la correcta gestión de los tiempos de intervención.

  • Análisis de la prioridad de las intervenciones

    Se puede generar un informe para identificar las intervenciones que pueden infringir los SLA (acuerdos de nivel de servicio) en las próximas horas.

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Otros proyectos de investigación con Universidades

Proyecto en colaboración con el profesor Francesco Belardinelli

Un proyecto en colaboración con el profesor Francesco Belardinelli del Imperial College London

El proyecto tiene como objetivo detectar en tiempo real fraudes, fugas y manipulaciones en las redes de gas para garantizar la eficiencia y la seguridad. El reto consiste en procesar rápidamente grandes volúmenes de datos procedentes de sensores distribuidos y distinguir las anomalías de las variaciones operativas, ya que cualquier retraso aumenta el riesgo de daños sistémicos. En colaboración con el Imperial College London, se ha desarrollado un framework que modela el funcionamiento correcto de la red (presión, temperatura) y se actualiza continuamente para incluir comportamientos normales no previstos. Eso contribuye a la sostenibilidad económica y a la confianza de los usuarios, reduciendo los riesgos sistémicos y mejorando la gestión de la red.

Proyecto en colaboración con el investigador Balzani de la Universidad de Sassari

Un proyecto en colaboración con el investigador Balzani de la Universidad de Sassari

El proyecto analiza la transparencia en la gestión de residuos, centrándose en la trazabilidad y en la prevención de la manipulación de datos. Hemos estudiado el recorrido de los residuos especiales desde el lugar de producción hasta la planta de destino, reconstruyendo los flujos documentales con el apoyo de de la división de Terranova, Ambiente.it. Se ha aplicado la tecnología blockchain para garantizar la seguridad y la inmutabilidad de la información, protegiendo a las empresas y respetando los requisitos legales. El estudio realizado a través de entrevistas, visitas in situ y reuniones nos ha permitido optimizar la estructura de la tecnología blockchain, haciendo que la gestión de residuos sea más segura, transparente y conforme.

Proyecto en colaboración con la profesora Francesca Toni

Un proyecto en colaboración con la profesora Francesca Toni del Imperial College London

El proyecto, en colaboración con el Imperial College London, amplía las formas en que la IA apoya las operaciones con el software de Field Service Management (FSM): diálogo natural con el sistema de planificación, programación óptima y reprogramación dinámica para gestionar imprevistos. El objetivo es organizar las actividades de los operadores de campo (instalaciones, mantenimiento, lecturas) de manera eficiente y clara. Hemos desarrollado una infraestructura basada en la IA  explicable y en la argumentación computacional, que permite a los operadores interactuar con el sistema y adaptar las soluciones a las condiciones reales. Las pruebas con Terranova demuestran que el sistema aumentado acelera las decisiones y mejora la eficacia operativa.

Socios de innovación


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