El proyecto Fisterra aspira a reducir drásticamente el impacto ambiental del transporte marítimo en puertos

El proyecto se llevará a cabo bajo el amparo de la Agencia Gallega de Innovación de la Xunta de Galicia, que subvenciona el 60% de un total de 2.659.287,76 de euros, y con la cofinanciación de la Unión Europea.

16/07/2024 a las 11:57 h

Norvento, el Centro Tecnológico de Automoción de Galicia y la Universidad de Vigo han iniciado el proyecto de investigación Fisterra, acrónimo de Fábrica Inteligente y Sostenible mediante Electrónica de Potencia Avanzada y Realidad Aumentada.

Se trata de un proyecto de investigación con horizonte en 2026 con el que se busca reducir drásticamente las emisiones y el impacto ambiental del transporte marítimo en sus operaciones en puertos.

Para ello, se pretende crear un convertidor multimegavatio, aún no existente en el mercado, que permita reducir el consumo de combustibles fósiles, minimizando las emisiones en puerto, además de aumentar la vida útil de los equipos.

El proyecto se llevará a cabo bajo el amparo de la Agencia Gallega de Innovación de la Xunta de Galicia, que subvenciona el 60% de un total de 2.659.287,76 de euros, y con la cofinanciación de la Unión Europea.  

Se dividirá en cuatro fases. En primer lugar, se investigará sobre los convertidores multimegavatio, para alcanzar un consenso común sobre el prototipo final esperado. En la segunda etapa, se creará un gemelo digital y se diseñará el primer convertidor de prueba, mientras que en la tercera, se evaluarán los casos de uso y se implementará el gemelo digital.

Por último, se validará el prototipo en un entorno controlado y se fabricarán los convertidores aplicando las técnicas de la fábrica inteligente.

Fisterra tendrá un impacto significativo en la competitividad del modelo productivo de Galicia, integrando tecnologías industriales innovadoras, como la nteligencia artificial, la fabricación aditiva y el blockchain, con tecnologías habilitadoras, como la automatización, robótica, visión artificial, 'machine learning', 'deep learning' o iOT.

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