Desarrollar un vehículo no tripulado de inspección automatizada capaz de capturar y procesar datos en tiempo real para el mantenimiento preventivo y correctivo de túneles e infraestructuras críticas de la red de alta velocidad ferroviaria, mejorando la eficiencia y seguridad del sistema.

Creación de una plataforma Big Data para el análisis y estudio de túneles ferroviarios permitiendo y explotar millones de datos de diversos sensores en tiempo real con algoritmos de traducción e interpretación.

Mejorar la toma de decisiones y la identificación y resolución de problemas en tiempo real mediante el uso de técnicas de real-time decision y de deep learning.

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• Construcción de una plataforma completa, parametrizable y con todas las posibilidades de explotación BI (Big Data y analítica avanzada).
• Implementación de técnicas de aprovisionamiento en streaming para la integración y explotación de millones de datos en tiempo real provenientes de todo tipo de sensores colocados en vías, túneles o  la misma máquina del tren.
• Desarrollo de algoritmos de traducción e interpretación de la información que permitan darle un peso o valor a la información manejada de cara a ser explotada por cualquier herramienta.
• Desarrollo implantación de cuadro de mando para la monitorización de lo información del sistema de identificación y resolución de problemas mediante el uso de técnicas de real-time decision y de deep learning.

Vehículo automatizado y capacitado para la toma de datos de múltiples sensores en tiempo real para posteriormente ser interpretados y analizados para monitorizar el estado y mantenimiento de túneles e infraestructuras críticas de la red de alta velocidad ferroviaria. Reduce en un 80% los costes de mantenimiento y mejora en un 35% la toma de decisiones.