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ANII | Agencia Nacional de Investigación e Innovación

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Nueve soluciones innovadoras desafiarán al cambio climático con tecnología

17.01.2023

Los proyectos fueron seleccionados por el Fondo de Investigación e Innovación en Cambio Climático, impulsado por ANII y BID Lab.

En junio de 2022, ANII junto a BID Lab lanzaron el Fondo de Investigación e Innovación en Cambio Climático. El fondo busca fomentar capacidades de investigación e innovación, mediante el financiamiento de proyectos que incorporen tecnologías 4.0 orientadas hacia la adaptación y mitigación de los efectos del cambio climático, contribuyendo a reducir los gases de efecto invernadero. Se consideran tecnologías 4.0: cloud computing, inteligencia artificial, internet de las cosas, blockchain, data analytics, robótica, big data, entre otras.

El llamado estuvo dirigido a empresas privadas del país, de todos los tamaños, que podrían acceder a un apoyo no reembolsable de un máximo de UYU 3.200.000 (tres millones doscientos mil pesos). Con el objetivo de promover un mayor acercamiento entre las empresas y la academia, los proyectos presentados en asociación con una institución de investigación y/o desarrollo nacional, los proyectos podían recibir un financiamiento no reembolsable mayor, de hasta UYU 3.800.000 (tres millones ochocientos mil).

Se presentaron 16 proyectos al llamado, donde 9 resultaron seleccionados para ser financiados en su conjunto por más de 26 millones de pesos.

Conocé los proyectos seleccionados:

Proyectos Ingeniería desarrollará un servicio de cálculo de la huella de carbono a lo largo del ciclo de vida de los proyectos de infraestructura integrado con modelos digitales BIM (Building Information Modelling) y Gemelos Digitales. Permitirá realizar comparaciones y reducción de emisiones de gases de efecto invernadero en las diferentes etapas del ciclo de vida del proyecto: diseño, implementación, operación y abandono; orientado a lograr la carbono-neutralidad en la infraestructura. 
 

Es esperable que debido al cambio climático, los eventos climatológicos extremos comiencen a aparecer con mayor frecuencia en la región. Ferrando y Asociados diseñará e implementará un sistema innovador de gestión de riesgos y predicción de propagación de incendios, que permita mejorar la predicción de probabilidad, desplazamiento y severidad de incendios forestales en el país, mediante algoritmos de machine learning e imágenes satelitales.
 

Malteria Oriental se encuentra frente a un nuevo desafío de ampliación de su capacidad de malteo y el agua es uno de los principales recursos necesarios para llevar a cabo el proceso. Junto a Fundación Latitud del LATU desarrollará un prototipo de equipo de análisis de imagen para determinar parámetros de calidad claves para la etapa de remojo, con el fin de reducir el uso del recurso agua sin sacrificar la calidad de la malta.
 

La operación unitaria secado de materiales sólidos se aplica en el Uruguay a distintos productos como ser: granos, semillas, madera. Para este proceso generalmente se somete al sólido a una determinada temperatura por una cierta cantidad de tiempo, con el consumo de energía asociado.  El Centro Forestal de la Caja Bancaria, junto a la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Montevideo y MCT-Esco, plantean mejorar las técnicas de secado mediante la sensorización, análisis, automatización y mejor control del proceso de secado. Además buscarán sustituir equipos de gas licuado de petróleo (supergas), por otros que utilicen biomasa renovable.
 

El mantenimiento de la superficie de bosques nativos y plantaciones forestales contribuye con el compromiso del país de reducir un 24 % las emisiones del dióxido de carbono. UPM junto a la Facultad de Agronomía y el Centro Universitario Región Litoral Norte de la Universidad de la República, aplicarán técnicas de sensoramiento remoto y machine learning para la estimación de biomasa en plantaciones comerciales de Eucalyptus y bosques nativos a gran escala. Buscarán obtener resultados representativos de la realidad de la producción forestal nacional.
 

SEG Ingeniería investigará y desarrollará un sistema de monitoreo remoto a través de aplicación de IoT (internet de las cosas), que permita a productores lácteos realizar un seguimiento en tiempo real de las variables de operación del establecimiento. Con esta información podrán elaborar indicadores de desempeño energético que ayudarán a identificar buenas y malas prácticas en el uso de energía en los tambos.
 

MetaBIX Biotech desarrolló una tecnología que utiliza herramientas de inteligencia artificial con métodos de biología molecular para predecir patógenos emergentes y eventos de riesgo microbiológico orientando al sector agroalimentario, especialmente al sector de cría intensiva de animales. Su  proyecto tiene como objetivo desarrollar una versión definitiva de su software que le permita medir el porcentaje de reducción de la huella de carbono que utiliza la tecnología.
 

En ciertos sectores de la industria alimenticia el consumo de energía se concentra principalmente en la refrigeración industrial y el consumo de agua caliente. Existe una tecnología que permite no solo el calentamiento de forma más eficiente sino que también la estabilización y disminución de consumo de las instalaciones de refrigeración: las bombas de calor. CONAPROLE, junto a MCT-Esco y la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Montevideo, generarán nuevos conocimientos para lograr optimizar la energía de los procesos de enfriamiento y calentamiento en plantas industriales.
 

Eufores continuará con el desarrollo de su proyecto apoyado por ANII en 2021, que consistió en el diseño y la producción de un equipo de riego automatizado para tres líneas de plantación en simultáneo, con visión artificial para el reconocimiento y riego automático de las plantas. En esta segunda etapa, complementará el prototipo inicial para que cumpla con el estándar de calidad de operación de riego necesario, permitiendo un mojado correcto, justo y eficiente de las plantas detectadas, en un equipo que sea lo suficientemente robusto para adaptarse a las condiciones de operación.