Renfe conoce los pilotos de las startups de TrenLab que optan a un contrato de hasta un millón de euros
Viajar en un tren de 1950 gracias al metaverso, optimizar las flotas con inteligencia artificial o digitalizar los sistemas de seguridad para dar respuesta en tiempo real a incidentes. O mejorar la formación de los maquinistas en simuladores que recrean entornos reales gracias a la realidad virtual. Y hacer más sostenibles espacios como los andenes de las estaciones mediante una tecnología disruptiva de purificación del aire. Son las propuestas de las startups que participan en la V Convocatoria TrenLab de Renfe, que se acerca a su recta final con un evento en el que la compañía ha podido conocer los pilotos desarrollados por las tecnológicas, que optan a un contrato de hasta un millón de euros.
En TrenLab, la aceleradora de startups de Renfe, la compañía se pone en modo Beta y mira al futuro testando tecnología y co-creando pilotos con las startups más innovadoras. En presencia del presidente de Renfe, Raül Blanco, las tecnológicas seleccionadas en la V Convocatoria del programa han presentado este martes, en el conocido como ‘Demo Day’, sus proyectos piloto a los directivos de las diferentes unidades de negocio de Renfe a los que correspondería la implementación de las potenciales soluciones tecnológicas.
A lo largo de este ‘Demo Day’, celebrado en el espacio Comet Retiro, en Madrid, cada empresa emergente ha presentado el trabajo desarrollado en los últimos meses, tras un proceso de colaboración con mentores y expertos de Renfe. Ahora es la compañía quien debe valorar y decidir si invierte u ofrece un contrato de hasta un millón de euros para desplegar los pilotos, como ya hizo en anteriores ediciones, demostrando que el programa TrenLab busca un impacto real que va más allá de los seis meses de aceleración.
De esta forma, Renfe puede participar y formar parte de las startups, integrándolas en la compañía como un proveedor más y ayudando a transformar la oferta de valor de las diferentes áreas de negocio donde se despliegan las soluciones.
Las startups y sus pilotos
Durante el evento se han presentado soluciones con tecnologías muy diversas. El piloto de BIM6D, ganadora del reto Metaverso en Movilidad, busca aterrizar la tecnología del metaverso en un caso práctico y real. Tras la digitalización de trenes y estaciones de Renfe, del pasado, el presente y el futuro, recrea una experiencia virtual con todo lujo de detalles, en modo multiplataforma y multiusuario. Una propuesta para dotar de “alta velocidad” a la transformación digital en que está inmersa Renfe con una tecnología que crece a un ritmo de un 45% anual.
Unblur, ganadora del reto Digitalización de Sistemas de Seguridad, ha desarrollado un software de comando de incidentes diseñado para ayudar a los Mandos Avanzados a lidiar con la saturación y la coordinación en caso de incidencias. La herramienta permitiría ‘navegar’ por los incidentes con una visibilidad estratégica, fomentando una conciencia situacional integral, una comunicación eficiente y una documentación confiable de los incidentes.
En el caso de UAP, ganadora del reto Transporte Ecológico, ha planteado un proyecto para purificar el aire en los andenes de las estaciones, que además plantea una mejora de la eficiencia energética. El objetivo: avanzar en el camino hacia la sostenibilidad, que es una de las principales apuestas de Renfe.
Arsoft, ganadora del reto Formación con Realidad Virtual,propone desarrollar las acciones formativas para los maquinistas con contenidos de realidad aumentada, realidad virtual y realidad mixta que recrean trayectos, cabinas de conducción o lugares como las estaciones de trenes. Con esta herramienta, los maquinistas puedan entrenar en un entorno seguro, los simuladores de conducción, sus habilidades y capacidades, así como reproducir tantas veces como se desee posibles incidencias.
En el caso de UPintelligence, ganadora del reto Optimización de Flota, ha presentado una herramienta desarrollada para la planificación de los servicios de trenes de la compañía. Un software de optimización para la gestión del material que, mediante algoritmos basados en inteligencia artificial y optimización basada en la predicción de la demanda, permite mejorar la planificación de recursos, mejorar la logística, reducir los costes operativos, optimizar el mantenimiento y tomar decisiones estratégicas fundamentadas en una información cualitativa y cuantitativamente superior.
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