Betolar Plc y Silo AI han anunciado su colaboración. Betolar convierte los flujos secundarios industriales en un negocio sostenible sustituyendo el cemento por un material basado en los flujos secundarios. Silo AI apoya la transición verde de Betolar con soluciones de bajo carbono que ofrecen una transformación inteligente hacia una economía circular.

La colaboración se ha iniciado con la construcción por parte de Silo AI de un sistema de recogida de datos basado en la nube para el laboratorio de Betolar. La investigación y el desarrollo son una parte crucial del negocio para el éxito de Betolar, y ahora Silo AI y Betolar colaborarán para acelerar este desarrollo. Como primer paso de esta asociación, Silo AI construyó una solución basada en la nube con una interfaz de usuario fácil de usar para gestionar y analizar los datos, haciendo que la recogida y el análisis de datos sean más eficientes.

Betolar necesitaba una plataforma para experimentar, registrar los resultados de los ensayos y analizar los datos para crear recetas de hormigón sostenibles y comercialmente viables para los fabricantes de hormigón. Esta plataforma única recoge datos de varias fuentes y fases del proceso de I+D para realizar la investigación en profundidad necesaria para comprender cómo se adaptan varias recetas de diversas corrientes laterales a diferentes entornos y aplicaciones. Esta plataforma de recopilación de datos se ha adaptado a los aglutinantes bajos en carbono y es, por tanto, única en su género.

La recogida continua de datos produce diariamente nueva información para los investigadores, lo que permite a Betolar crear recetas innovadoras y rentables. Estas recetas dan lugar a productos sostenibles de Geoprime que se hacen completamente sin el cemento, que es perjudicial para el medio ambiente. La colaboración se ha centrado hasta ahora en construir la infraestructura y las capacidades para que Betolar pueda aprovechar sus datos.

Para ello, se ha construido una plataforma de IA y conductos de operaciones de aprendizaje automático (MLOps), lo que garantiza que Betolar esté preparada cuando los datos de la investigación comiencen a acumularse y continúe el desarrollo de los modelos de IA. El próximo trabajo se concentra en el desarrollo de los modelos de IA.