36 meses · 2026 - 2029

E-SPICE desarrolla una nueva generación de arquitecturas de smart sensing que integran Edge/Fog Computing, IoT, Machine Learning/TinyML, UAVs y teledetección para monitorizar y modelar en tiempo real entornos socioambientales extremos o de difícil acceso.

El proyecto busca llevar la inteligencia más cerca de las fuentes de datos para reducir la dependencia de infraestructuras cloud centralizadas y mejorar la rapidez, robustez y sostenibilidad de la toma de decisiones. Los escenarios incluyen ecosistemas protegidos y situaciones de desastre.

🎯 Objetivos

G1 — Monitorización inteligente

Desarrollar una infraestructura integrada que combine AIoT, sensores móviles basados en UAV y teledetección bajo una arquitectura unificada Edge–Fog–Cloud.

G2 — Inteligencia para la toma de decisiones

Proporcionar información accionable mediante modelos avanzados de IA capaces de mejorar la toma de decisiones en tiempo real y contribuir a la reducción y respuesta ante riesgos.

Objetivos específicos

• S1. Sistemas embebidos energéticamente eficientes para sensores, cámaras y periféricos con conectividad de largo alcance.
• S2. Arquitectura escalable de smart sensing basada en Edge/Fog Computing.
• S3. Optimización de IA para Edge y Fog con bajo consumo de recursos.
• S4. Modelos de IA para apoyar la toma de decisiones y reducir el impacto de desastres.
• S5. Soluciones UAV dotadas de IA para sensorización, comunicaciones y monitorización.
• S6. Validación en ecosistemas protegidos, respuesta ante desastres y adaptación climática.

🔬 Líneas de investigación

• 🌿 Smart Environmental Sensing — Monitorización distribuida de variables ambientales y ecológicas mediante sensores inteligentes y fuentes heterogéneas de datos.
• 🧠 Edge AI & TinyML — Inferencia directamente en dispositivos y nodos Edge con recursos limitados.
• 📡 IoT & Long-range Communications — IoT distribuido, MQTT 5.0 y LPWAN/LoRa.