Tecnologías Pre, Post y Digitales (DIGIT)
Tecnologías de la información y la comunicación (TIC)
Investigador principal
Angel Diego Priego Mayan

El Grupo TIC del CIMNE es pionero en innovación aplicada en tecnologías de la información y la comunicación (TIC), aprovechando tecnologías avanzadas como la inteligencia artificial (IA), el internet de las cosas (IoT), la cadena de bloques (Blockchain) y los sistemas de información geográfica (GIS) para desarrollar soluciones inteligentes y sistemas de apoyo a la toma de decisiones en diversos ámbitos de la ingeniería.
El grupo de investigación en Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC) del CIMNE, parte de la Unidad de Innovación DIGIT, lleva a cabo investigación aplicada y transferencia tecnológica para abordar desafíos complejos en ingeniería mediante la innovación digital. El grupo se especializa en la integración de inteligencia artificial, internet de las cosas (IoT), sistemas de información geográfica (GIS) y plataformas web y móviles de vanguardia. Estas tecnologías se combinan con un conocimiento específico del dominio y modelado numérico para desarrollar soluciones inteligentes basadas en datos, con impacto tangible en sectores como infraestructuras civiles, gestión de riesgos medioambientales, movilidad y salud.
Las líneas de investigación del grupo TIC abarcan visión por computador avanzada, mantenimiento predictivo, análisis de datos e inteligencia artificial híbrida. En el ámbito de la visión por computador, el grupo desarrolla sistemas para detección de objetos, seguimiento y etiquetado semántico en entornos dinámicos, lo que permite la monitorización en tiempo real en escenarios como la seguridad laboral y la prevención de riesgos acuáticos. Estos sistemas visuales ofrecen una alternativa escalable y rentable —o un complemento— al hardware IoT tradicional. Paralelamente, su trabajo en análisis de datos se centra en la predicción de series temporales y la detección de anomalías no supervisada, aplicadas tanto a redes de sensores como a datos empresariales. También se emplean modelos de lenguaje de gran escala (LLMs) para extraer información estructurada a partir de fuentes no estructuradas, mejorando la toma de decisiones y la inteligencia operativa. Los métodos de IA híbrida combinan datos reales y sintéticos —generados mediante simulaciones— para entrenar modelos más robustos y generalizables, especialmente valiosos en contextos críticos para la seguridad o con escasez de datos reales.
En el ámbito del Internet de las Cosas (IoT), el grupo desarrolla plataformas modulares, tanto en la nube como en instalaciones locales, para la gestión de dispositivos, la integración de datos y la computación en el borde. Estas plataformas permiten gestionar redes de sensores heterogéneas y fusionar datos procedentes de sensores, fuentes contextuales y externas, facilitando la monitorización en tiempo real y el control de sistemas. Las tecnologías GIS están estrechamente integradas en estas soluciones, proporcionando capacidades de análisis espacial y geovisualización para aplicaciones como la planificación territorial, la monitorización de infraestructuras y la modelización medioambiental. La experiencia del grupo en la combinación de geoinformática, simulación y desarrollo web permite ofrecer herramientas de apoyo a la toma de decisiones con conciencia espacial, adaptadas a las necesidades de los distintos actores implicados.
Areas de investigación
Inteligencia artificial y visión artificial
Desarrollo de modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo para la detección de objetos, el seguimiento, el etiquetado semántico y el análisis de comportamiento en entornos dinámicos. Aplicación en ámbitos como la seguridad, la salud y la monitorización de infraestructuras.
Análisis de datos y mantenimiento predictivo
Implementación de modelos de predicción y técnicas de detección de anomalías para datos de series temporales procedentes de sensores y sistemas empresariales. Se prima la robustez, la alerta temprana y la integración en plataformas operativas.
Inteligencia artificial híbrida (IAH)
Integración de datos generados mediante simulación y modelos basados en principios físicos en flujos de trabajo de inteligencia artificial, con el objetivo de mejorar el aprendizaje en contextos de incertidumbre. Aplicación en dominios críticos para la seguridad con disponibilidad limitada de datos reales.
Tecnologías geoespaciales y SIG
Desarrollo de plataformas GIS interactivas que combinan datos espaciales, resultados de simulación e información de sensores para el análisis territorial, la planificación urbana y la toma de decisiones medioambientales.
Arquitecturas IoT
Diseño e implementación de plataformas en la nube y en instalaciones locales para la gestión de redes de sensores heterogéneas, con soporte para la adquisición de datos en tiempo real, procesamiento en el borde e integración con sistemas de inteligencia artificial.
Aplicaciones web y móviles
Desarrollo de aplicaciones web y móviles, responsivas y multiplataforma, para la visualización de datos, la monitorización in situ y la interacción con el usuario. Integración de sensores móviles y APIs para su uso en contextos de salud, turismo y movilidad.
Proyectos en curso
Proyectos finalizados
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