El objetivo del servicio es reforzar la innovación de PYMEs y startups mediante la transferencia de conocimiento avanzado

La segunda edición del servicio de asesoramiento de modelización matemática ha llegado a su fin después de meses de trabajo. Este servicio ha sido llevado a cabo por Basque Center for Applied Mathematics – BCAM y se ha promovido a través de Beaz, la sociedad pública de la Diputacion Foral Bizkaia que ofrece apoyo a las empresas y las personas emprendedoras, con el objetivo de aumentar los proyectos de I+D+i en PYMEs y startups locales mediante la transferencia de conocimiento avanzado.

“Lo que buscamos desde Beaz a través de este servicio, no es solo que las pymes de Bizkaia sean conscientes de lo que cuestan los datos que no se gestionan, que es una realidad que consideramos ya está superada; sino que reflexionen de las nuevas oportunidades de negocio que pueden surgir como resultado de esa gestión. En este sentido, contar en nuestro ecosistema con agentes como BCAM y que las empresas les identifiquen como un aliado en este camino, es también todo un hito que nos gustaría resaltar”, explica Laura Autor, coordinadora de Innovación de Beaz.

Las entidades que han recibido asesoramiento por parte del equipo de la unidad de transferencia de conocimiento (Knowledge Transfer Unit- KTU) de BCAM han sido Airlan Industrial, Solarpack y Tellmewow, en el ámbito de diagnostico de datos, y ONA Electroerosión, Quilton y SUPRASYS, en modelización fluidodinámica.

“Este año, hemos colaborado con empresas de sectores muy diversos como la mejora de procesos de fabricación avanzada, la predicción de energía fotovoltaica y los videojuegos educativos”, explica Dae-Jin Lee, coordinador del servicio de asesoramiento de datos. “Es muy enriquecedor para nosotros poder aportar nuestro conocimiento en el análisis de datos en la innovación de las PYMES y startups de Bizkaia”. Además, se trata de un proceso que consideran que aporta un gran valor a las empresas, “a su conocimiento previo añadimos enfoques alternativos a través de modelos matemáticos, técnicas estadísticas que son muy valoradas por las empresas y que tras el servicio de diagnóstico consideran que pueden mejorar el desarrollo de sus negocios”, añade. Para la KTU de BCAM, supone un reto desde el principio colaborar con estas empresas y transferir tecnología matemática a su proceso de innovación continua.

El servicio esta segunda edición ha consistido en el asesoramiento de diagnostico de datos mediante el análisis estadístico avanzado, desarrollo de modelos predictivos y técnicas de machine learning y modelización fluidodinámica, donde se ofrece ayuda en la definición y desarrollo de modelos numéricos, simulación y optimización de procesos, e incluso soporte en software de Computational Fluid Dynamics libre.

Por su parte, Imanol Garcia-Beristain, técnico de investigación del grupo CFD Modelling and Simulation, cree que “el marco de este servicio es único para generar nuevas oportunidades en PYMEs porque les dota del aire que necesitan para dejarse llevar ante nuevas propuestas que de antemano no conocemos sus resultados”. En esta edición, gracias al marco de colaboración establecido con la Diputación Foral de Bizkaia a través de Beaz, han podido realizar el estudio de viabilidad de dos herramientas y analizar sus puntos fuertes y debilidades. “Siendo herramientas de computación científica requieren de un esfuerzo de desarrollo y validación altas, por lo que siempre queda trabajo por hacer al finalizar el diagnóstico. Lo que sí hemos observado claramente es que el conocimiento que se genera durante el proyecto es siempre de utilidad”, añade.

Sobre la KTU

El asesoramiento en modelización matemática se está realizando por miembros de la unidad de transferencia de conocimiento (KTU – Knowledge Transfer Unit) de BCAM, que cuentan con una amplia experiencia en los ámbitos de Data Science y CFD.  Esta plataforma tiene como objetivo desarrollar soluciones matemáticas para los retos científicos basados en aplicaciones de la vida real y colaborar con la industria para impulsar la investigación fundamental y la transferencia de conocimiento al tejido empresarial.