{"id":32316,"date":"2026-09-10T09:00:00","date_gmt":"2026-09-10T07:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/cit.upc.edu\/portfolio-item\/materials-compostos-reciclables-i-intelligents-per-a-estructures-mes-lleugeres-segures-i-eficients\/"},"modified":"2026-09-04T10:05:17","modified_gmt":"2026-09-04T08:05:17","slug":"materiales-compuestos-reciclables-e-inteligentes-para-estructuras-mas-ligeras-seguras-y-eficientes","status":"publish","type":"portfolio","link":"https:\/\/cit.upc.edu\/es\/portfolio-item\/materiales-compuestos-reciclables-e-inteligentes-para-estructuras-mas-ligeras-seguras-y-eficientes\/","title":{"rendered":"Materiales compuestos reciclables e inteligentes para estructuras m\u00e1s ligeras, seguras y eficientes"},"content":{"rendered":"\n

08\/09\/2026<\/p>
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El grupo de investigaci\u00f3n Control, Data and Artificial Intelligence (CoDAlab) de la Universitat Polit\u00e8cnica de Catalunya – BarcelonaTech (UPC) participa en el proyecto ATHENS, que desarrolla materiales compuestos termopl\u00e1sticos reciclables con sistemas avanzados de monitorizaci\u00f3n en tiempo real para mejorar la fabricaci\u00f3n, la seguridad y la vida \u00fatil de estructuras ligeras.<\/h4>
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Los materiales compuestos desempe\u00f1an un papel cada vez m\u00e1s relevante en sectores como el transporte urbano, los veh\u00edculos y los trenes, donde la reducci\u00f3n de peso, la eficiencia estructural y la durabilidad son factores clave para mejorar el rendimiento y reducir costes. Sin embargo, los materiales compuestos tradicionales presentan limitaciones importantes: a menudo son dif\u00edciles de reciclar, pueden requerir procesos de fabricaci\u00f3n complejos y necesitan sistemas fiables que garanticen su integridad a lo largo del tiempo.<\/p>

ATHENS nace para dar respuesta a este reto mediante el desarrollo de materiales termopl\u00e1sticos reciclables y la integraci\u00f3n de tecnolog\u00edas de monitorizaci\u00f3n inteligente. El objetivo es crear estructuras m\u00e1s ligeras y eficientes, optimizar su fabricaci\u00f3n mediante procesos automatizados e incorporar redes de sensores integrados que permitan controlar su calidad y diagnosticar su estado durante su vida \u00fatil.<\/p>

La soluci\u00f3n propuesta combina materiales compuestos reciclables, sensores integrados, sistemas ciberf\u00edsicos, inteligencia artificial y plataformas de validaci\u00f3n Hardware-in-the-Loop (HiL, una t\u00e9cnica de validaci\u00f3n en la que se prueba un sistema f\u00edsico real \u2014por ejemplo, un sensor, una unidad de control, un dispositivo electr\u00f3nico o un sistema de monitorizaci\u00f3n\u2014 conect\u00e1ndolo a un entorno de simulaci\u00f3n que reproduce condiciones reales de funcionamiento). Este enfoque permite monitorizar tanto el proceso de fabricaci\u00f3n como la salud estructural del producto final, y ofrece una visi\u00f3n completa del comportamiento de la estructura desde el momento en que se fabrica hasta su uso real.<\/p>

Una de las principales novedades del proyecto es la capacidad de detectar, identificar y predecir posibles da\u00f1os o fallos antes de que se produzcan situaciones cr\u00edticas. A partir de los datos recogidos por los sensores, el sistema basado en IA puede generar alertas preventivas y apoyar decisiones de mantenimiento m\u00e1s eficientes. De este modo, ATHENS puede contribuir a reducir los costes de mantenimiento y fabricaci\u00f3n, prolongar la vida \u00fatil de los componentes y mejorar la seguridad y la fiabilidad de las estructuras fabricadas con materiales compuestos.<\/p>

En este marco, la UPC es responsable del subproyecto SNAPSHOT, centrado en el desarrollo de la capa de inteligencia del sistema. Su contribuci\u00f3n incluye la creaci\u00f3n de algoritmos de inteligencia artificial y sistemas de adquisici\u00f3n de datos para el control de procesos y la monitorizaci\u00f3n de la salud estructural. SNAPSHOT tambi\u00e9n desarrolla un sistema ciberf\u00edsico capaz de recoger datos de forma eficiente y segura a partir de distintos sensores integrados en las estructuras, tanto durante la fabricaci\u00f3n como en condiciones de uso.<\/p>

Adem\u00e1s, el subproyecto incorpora t\u00e9cnicas avanzadas de IA, como el aprendizaje autom\u00e1tico basado en la f\u00edsica, el aprendizaje por transferencia y modelos de IA explicable, con el objetivo de mejorar la precisi\u00f3n, la adaptabilidad y la interpretabilidad del sistema de monitorizaci\u00f3n. Tambi\u00e9n se desarrollar\u00e1n plataformas HiL para simular condiciones de funcionamiento realistas y validar las tecnolog\u00edas de monitorizaci\u00f3n y los algoritmos de IA antes de su implantaci\u00f3n en entornos reales.<\/p>

Presupuesto y consorcio<\/h4>

ATHENS tiene una duraci\u00f3n de 36 meses (septiembre de 2025 – agosto de 2028) y cuenta con un presupuesto de 100.000,00 \u20ac. El proyecto est\u00e1 coordinado por la Universidad Polit\u00e9cnica de Madrid (UPM), responsable a su vez del otro subproyecto de ATHENS, denominado STRESS, orientado a los materiales y la fabricaci\u00f3n. <\/p>
Main Text
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\"ATHENS\"

\"miciu-aei

Tecnolog\u00eda<\/h5>

Materiales<\/a><\/p>
Tecnolog\u00eda
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Sector<\/h5>

Automoci\u00f3n<\/a><\/p>

Transporte y Movilidad<\/a><\/p>
Sector
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Tema<\/h5>

Econom\u00eda Circular<\/a><\/p>
Tema
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\u00bfQuieres saber m\u00e1s?<\/h5>
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