Retos de PET MSO-ED

Las Tecnologías MSO-ED tienen la gran fortaleza de ser transversales a todos los sectores industriales. Sin embargo, la Plataforma PET MSO-ED, por su estructura, por contar con entidades encuadradas en ámbitos concretos de la sociedad, y por la limitación de presupuesto, se dirigirá principalmente a 3 Retos de la Sociedad del Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica y de Innovación 2017-2020: los retos 1, 3 y 5. Para cada uno de estos Retos, la tecnología matemática, en general, proporciona herramientas con un gran potencial y que pueden jugar un papel relevante para resolver retos industriales:

  • Reto 1Salud, Cambio Demográfico y Bienestar

La modelización de la interacción entre los fármacos y los receptores celulares permite realizar la selección virtual de miles de candidatos a fármacos; como resultado, las empresas farmacéuticas pueden reducir el número de ensayos enzimáticos costosos y los tiempos de comercialización de nuevos medicamentos.

Las herramientas MSO-ED también juegan un papel esencial en el diagnóstico eficiente y preciso del cáncer o las enfermedades virales, así como el desarrollo de la radioterapia personalizada o de tecnologías médicas como la terapia artificial caderas o rodillas, y stents. Además, la propagación de epidemias (como la actual enfermedad del Coronavirus) puede ser estudiada mediante modelos matemáticos para ayudar a una toma de decisiones sanitarias y económicas más eficiente.

  •  Reto 3Energía Segura, Eficiente y Limpia

Las herramientas MSO-ED permiten estudiar aspectos importantes como la respuesta a la demanda, la transmisión de energía, o la generación distribuida. Las tecnologías matemáticas permiten la gestión de redes inteligentes que integran fuentes de energía sostenibles como la eólica, la fotovoltaica o la hidroeléctrica con combustibles fósiles. También son esenciales para mejorar la eficiencia de las centrales eléctricas, las turbinas eólicas, las baterías y la captación solar.

  •  Reto 5Cambio Climático y Utilización de Recursos Naturales y Materias Primas

El pronóstico del tiempo se basa en modelos matemáticos capaces de predecir desastres naturales devastadores como huracanes, inundaciones o incendios forestales. Las consecuencias de los fenómenos naturales como los tsunamis, las avalanchas de nieve y rocas o las olas de frío pueden ser a menudo mitigadas usando las herramientas MSO-ED. Además, la evolución del cambio climático y el calentamiento global se realiza actualmente sobre la base de simulaciones matemáticas, lo que ayuda a evaluar la magnitud de lo que ya es el primer desafío mundial.

El mayor desafío de las próximas décadas será defender el medio ambiente a través de lograr un desarrollo económico sostenible. Este es un campo, a caballo entre los retos 3 y 5, y donde las herramientas MSO-ED pueden hacer enormes contribuciones. Por ejemplo, la gestión de la energía puede facilitarse mediante sistemas inteligentes de decisión basados en algoritmos matemáticos adecuadamente desarrollados. Lo mismo puede hacerse para las operaciones de recogida de residuos urbanos, o la gestión de flotas para la entrega en la ciudad. La gestión de edificios es otro campo de aplicación de las herramientas del MSO-ED; un algoritmo adecuado puede calcular los requisitos de calidad del aire y las condiciones térmicas de cada habitación de un edificio, asegurando las mínimas condiciones de bienestar exigidas por la ley, y minimizando al mismo tiempo el uso de energía. También mencionaremos las herramientas de simulación para ayudar a crear prototipos de nuevos coches (minimizando la quema de combustibles contaminantes) o motores eléctricos.

Por otra parte, los retos a los que se enfrentan las empresas dentro de la Industria 4.0 y 5.0 muestran un nivel de complejidad sin precedentes, por lo que requieren enfoques holísticos y procesos de solución basados en algoritmos optimizados. Los responsables de la toma de decisiones necesitan herramientas avanzadas que permitan el análisis de riesgos a largo plazo, procesos limpios y mejoras en los prototipos, junto con un conjunto apropiado de métodos de optimización y control. Las tecnologías clave de esos procesos suelen ser muy complejas y requieren el apoyo de expertos muy cualificados, que a menudo no están disponibles en las PYMES españolas (en particular, las empresas innovadoras de base tecnológica y las empresas de nueva creación), lo que afecta a los resultados económicos y financieros de las empresas. Además, los proveedores de las competencias necesarias están repartidos en diferentes áreas de especialización en universidades, instituciones de investigación y tecnológicas. Estas características requieren la colaboración e integración de diferentes proveedores avanzados y otros actores de la innovación en diferentes sectores y regiones. Este rol integrador es uno de los objetivos propuestos para la plataforma PET MSO-ED.

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