Buenos días chicos,
Gracias por vuestra asistencia, como siempre, y sobre todo me gustaría
agradecer en el día de hoy a los técnicos que nos vienen de la empresa
para presentarnos esta charla súper interesante
acerca de las capacidades que tiene el sistema ArcGIS.
A continuación nos va a hablar
Alba Page, que es tecnico de eso y es licenciada
en Ciencias Ambientales, si no me equivoco por la UNED.
Aparte tiene el máster que se llama Tecnologías de la Información Geográfica
por la Universidad Complutense y trabaja en el ámbito
Muchos ámbitos con Asis
en la parte de tecnología, innovación de SRI y nos viene a presentar
las capacidades y potencialidades que tiene ArcGIS para para nuestro
nuestro desarrollo de nuestra actividad.
Les comentaba a Camino también está hoy acompañándonos también de eso sí,
los grados
que nosotros tenemos desde la Politécnica en este ámbito.
Y bueno, no conocían nuestro grado de tecnologías de la información espacial
y yo quería saber de los que estáis aquí, que sois unos cuantos,
cuántos pertenecéis a ti y cuantos a quién pertenece a ti
y axiomática
a los cruzados.
Algunos estáis haciéndolo de grado.
¿Cómo es el tema?
O sea, hay un fifty fifty de las dos cosas.
Muy bien por las necesidades.
Ahora os lo comentarán.
Sobre todo lo estáis viendo vosotros, porque estáis viendo los anuncios
que repetidamente os estamos mandando por los diferentes
canales, tanto las redes sociales como la intranet.
La cantidad de oferta de empleo que hay en todos los ámbitos,
pero desde el ámbito del mundo de los sistemas
de información geográfica, que es donde más centrado está.
Eso sí, veréis que también os van a comentar las grandes necesidades
que ahora mismo hay de técnicos y la cantidad de proyectos que
hay en España que se necesitan de alguna manera cubrir con titulados
que salen de esta escuela o de facultades que están
mostrando grados como el que nosotros tenemos.
Entonces espero que todo lo que os cuente no sea de muchísimo provecho,
Estoy seguro de ello.
Y si encima podéis coger algún tipo de contrato,
sobre todo los que estáis terminando, que hay algunos por aquí
para intentar empezar a coger vuestro primer empleo, pues muchísimo mejor.
Así que espero que os guste y que cojáis ideas para ir
marcando esa línea, ese futuro profesional que aquí os estamos intentando enseñar.
Así que muchísimas gracias a todos por vuestra bienvenida y por
vuestra asistencia y demos la bienvenida a lo que nos va a comentar.
Una presentación ahora.
¿Vale?
Gracias chicos.
Bueno, pues lo primero muy buenas,
Muchísimas gracias a todos por
por vuestro tiempo.
Y bueno, como acaba de comentar,
vamos a ver una Pues bueno, un recorrido un poco por el tema de los sistemas
de información geográfica y sobre todo por las aplicaciones que pueden tener.
Y bueno, venimos de la empresa, es REE que somos
los propietarios del software ArcGIS,
que entiendo que muchos de vosotros lo lo conocéis y mucho.
No voy a detenerme aquí prácticamente nada, pero bueno, simplemente comentaros
eso, que es una empresa ya con bastante con bastantes años
para ser una empresa de tecnología desde 1969,
es importante comentaros que es una empresa que como tal
no cotiza en bolsa, es decir, dedica gran parte de sus ingresos a la parte de
y más de más del 25 por el 25% y estamos presentes
en más de 65 países, concretamente aquí en España.
Estos son algunos de nuestros logos, aunque en realidad tenemos más de 4000,
pero estos son algunos de los logos que
más más importantes somos alrededor de 125 personas, más o menos.
No lo sé.
De camino lo mismo mejor, pero por ahí, por ahí, por ahí andamos.
¿Y bueno, qué son los gifs?
Aquí no voy a detener porque como acabamos de comentar,
lo sabéis de sobra, pero a fin de cuentas, lo que vamos a intentar hacer
con un sistema de información geográfica va a ser resolver problemas espaciales.
Problemas espaciales de diversa índole,
unos más conocidos como temas territoriales.
Aquí tenemos pues, ese mapa de metro y también toda la parte.
¿De acuerdo, el mapeo de instalaciones Windows, que también es algo
que cada vez se está, se está haciendo más porque bueno, si hacemos los mapas
bien fuera, porque no vamos a hacer también dentro de las instalaciones
problemas espaciales?
Muchísimos.
¿Desde cómo llegar a un accidente
donde proceder a contaminación detectada en un río donde podemos construir
ciertas infraestructuras energéticas, hacia dónde se va a extender un incendio?
¿Evaluar áreas quemadas por ese mismo incendio a través del análisis de
de imágenes Dónde puedo encontrar clientes para mi negocio?
¿Cómo evacuar un edificio en el menor tiempo posible?
Es decir, nos podemos enfrentar a múltiples, a múltiples problemáticas.
De acuerdo,
La definición típica
es un conjunto de software, hardware y datos que nos van a
nos van a servir para capturar, gestionar y representar la información que tenga.
Siempre.
Y esto es importante, una componente geoespacial,
básicamente aquí lo veis, va a ser una representación de la realidad
cruzando diferentes capas de información.
Y estos datos, estas capas
van a responder a distintas, a distintas tipologías.
Va a haber imagen satélite, va a berlina, va a haber levantamientos topográficos,
va a haber datos que capturemos mediante sensores en tiempo real
y que tenemos por ahí abajo temas de redes sociales y participación ciudadana.
Cada vez
se utiliza más esa comunicación bidireccional con con el usuario
final, temas de inteligencia artificial, drones, etcétera
Al final, pues lo que vamos a hacer
es intentar proporcionar a los usuarios la tecnología geoespacial que necesiten
y esa coletilla del que necesiten es importante, porque esas necesidades
a lo largo de los años han cambiado y van cambiando
el perfil del usuario
cambia principalmente asociado, porque la tecnología
nos permite hacer cosas que hace años era muy difícil,
directamente porque nuestros ordenadores no podían con ello
y el acceso a cierta información era muy complejo.
Aquí vemos ciertos patrones de de uso y algunos son más cotidianos,
un poco más de andar por casa, por decirlo de alguna manera, como pueden ser
los mapas y la visualización, la gestión de los datos,
la parte analítica, movilidad en campo, todo eso estamos quizás más acostumbrados,
pero cada vez, pues tenemos más, más problemáticas,
más necesidades y más fuentes de datos que más de monitorización.
Decíamos sensores en tiempo real tanto sobre el terreno como sensores
que pueden ser imagen satélite, drones, etc, la parte de compartir y colaborar
y seguimos trabajando en nuestros ordenadores en local,
pero cada vez es más importante llevar a otros compañeros,
llegar a otros departamentos, que la información no se quede en un silo
ahí comprimida y sea cada vez más fácil compartir
tanto con colegas como involucrar a otras partes de la sociedad.
Comunidad educativa.
El ciudadano y políticos que tengan que tomar una decisión.
Proyectos de investigación que luego quieran dar a conocer sus resultados.
Pues toda la parte de involucrar y difundir la información es muy importante.
El acompañamiento al diseño y la planificación de estrategias
para al final lo de siempre ayudar a tomar las mejores decisiones,
estar ahí en el momento en el que se toma la decisión de acuerdo
y que esa decisión se tomen base a datos, a datos veraces
en usuarios.
Pues bueno, el profesional que somos muchos de nosotros o seréis
muchos de vosotros, pues con nuestras máquinas,
haciendo nuestros análisis y nuestras cosas.
Esto era
pues la visión que existía hace unos años y un poco estaba aquí muy reducido.
Sin embargo, como decíamos hace un segundo, con el paso del tiempo
y un poco la
el acceso más democratizado a la información a Internet, a la nube,
pues tenemos otros muchos perfiles que a lo mejor no tienen que ponerse a hacer
el análisis puro y duro en en texto de acuerdo, en escritorio,
sino que luego van a poder acceder a la información
a través de aplicaciones, perfiles técnicos que estén en campo, analistas,
planificadores que simplemente quieran ver cómo está el tema y tomar una decisión.
En base a eso, el propio ciudadano de acuerdo.
Y todo esto se hace posible
por esos avances en la tecnología y por el estar cada vez más y más conectados.
Bueno, comentado ArcGIS, pues al final
es un sistema geoespacial integral que va a apoyar a múltiples comunidades.
Vamos a poder trabajar desde la parte analítica, la parte de imágenes,
La comunidad de desarrolladores
también puede trabajar a través de nuestras APIs SDK,
o sea que podemos también dar
cabida a esa, a esa comunidad.
De acuerdo,
Y antes de pasar a la demo,
porque todo se ve mejor.
Haciendo un ejemplito de lo que estamos contando en la
demo, va a ir muy enfocada al tema de lo digital, a lo digital,
pues ya lo sabéis, es una representación virtual del mundo real
que puede incluir muchas cosas, puede incluir territorios,
infraestructuras, objetos, un proceso de acuerdo y las relaciones también,
que interconectan todo esto y los comportamientos que tienen estas,
estas diferentes, estas diferentes parámetros.
Lo ideal es que sea mucho más que eso.
Vale, perfecto, que es una representación de la realidad, pero lo ideal
es que haga más cosas, es decir, mediante la gestión de históricos.
O sea, si yo tengo recogidos un montón de datos
que me pueden provenir de sensores o de otro tipo de dispositivos,
voy a tener un histórico lo suficientemente robusto como para
llevar a cabo una analítica.
Voy a poder monitorizar en tiempo real ciertos parámetros.
Oye, que si pasa algo o se desencadene una alarma, un mail, un lo que sea
y que me permita también ejecutar por tanto, modelos predictivos y simulaciones.
Sí, sé lo que pasó en el pasado ante ciertas circunstancias.
¿Pues oye, vamos a usar esto para ver qué podría pasar en el futuro, vale?
Lo ideal
es que el gemelo digital esté de alguna manera vivo.
Hay como varios niveles de de madurez.
De acuerdo, el primer nivel pues va a ser un poco captura
y esa representación en 2D o en 3D que lo asociamos mucho al 3D, el digital.
Pero un mapa también es una representación de la realidad de acuerdo
a partir de ese primer nivel.
Bueno, pues ya podemos ir añadiendo contenido que a lo mejor ya no sea
nuestro, sino contenido externo a través de servicios web,
a través de contenidos de terceros que enriquezcan mi
mi gemelo digital,
el tercer nivel.
Ahí ya metemos esa componente en tiempo real,
pues mis sensores que puedan detectar
diferentes parámetros, los que sean, desde un ayuntamiento
que tiene sensor izadas todas sus farolas de sus luminarias.
Si uno se funde, que me aparezca en un cuadro de mando y ya sabemos
dónde tiene que ir el el operario al tema del tráfico en tiempo real, a
estrés hídrico de nuestras, de nuestras plantas,
de nuestra explotación agraria.
De acuerdo, ya podemos tener sensores
para casi todo
el nivel cuatro, pues ya hay una comunicación bidireccional.
¿Es decir, yo le hago una pregunta al gemelo digital
y es capaz de contestarme oye, si pasa esto,
qué pasaría? ¿A qué ocurriría?
Y al último Es un canal digital que funciona de una manera autónoma.
Se adelanta un poco a lo que va a ocurrir,
al menos digitales de
todo, territoriales.
Con el tema del paisaje, por supuesto, toda la parte de edificación
y MO de los modelos BIM, toda la parte de redes,
tanto de tendidos eléctricos como redes subterráneas, etcétera
Y por supuesto, la parte de de ciudad
y datos, siempre datos.
Lo primero, si no tenemos datos o los datos de partida
no son buenos, es muy difícil que lo que obtengamos lo sea.
¿Con qué datos vamos a trabajar?
Pues volvemos a lo mismo.
Algunos nos van a sonar mucho datos vectoriales, datos tabular, datos en 3D,
datos, lidar imágenes y luego otros, pues se van incorporando otros modelos
BIM, pues cada vez van siendo más habituales, pero antes no lo eran tanto.
Toda la parte de Big Data, toda la parte de de idiotez, de tiempo real, etcétera.
Bueno, ahora sí vamos a ver un poco de
un segundo.
¿Bueno,
pues vamos a ver un poco esto del género digital,
cómo podemos irlo construyendo?
Vale,
nos hemos ido a ARCIS,
pero espero que todos utilicéis registro y nadie utilice arma.
Eso espero.
Bueno, pues estamos en nuestra herramienta de escritorio.
¿De acuerdo?
Estamos en la Comunidad Autónoma de de Andalucía
y vamos a empezar a dotar de contexto a este gemelo digital.
Aquí tenemos información en local de acuerdo, que nos hemos descargado
del portal de datos abiertos de la Junta de Andalucía.
Tenemos los límites autonómicos, tenemos redes de carreteras,
espacios naturales protegidos.
De acuerdo, Simplemente estamos dotando de contenido nuestro,
nuestros gemelo digital.
Vale.
A partir de aquí
os quería enseñar una herramienta que se llama Eliminarlas de acuerdo, que es
un repositorio de información geográfica disponible para todos nuestros usuarios.
Información geográfica verificada.
Es decir, proviene de fuentes oficiales de que yo aquí si busco,
a ver si no me equivoco,
poblaciones, pues tenemos aquí por ejemplo las poblaciones de España.
Es un dato de la higiene, pero ya he tratado para que cualquiera
lo pueda utilizar y conectarse a él como servicio.
En un momento nosotros lo tenemos cargado
de acuerdo para ir más rápido y pues automáticamente
nos aparece esta.
Estas poblaciones de de España,
igual que tenemos las poblaciones
también, también tenemos.
Aquí podemos acceder también
a todos los datos de OpenStreetMap en 3D para, por ejemplo,
si nos vamos a un entorno urbano como puede ser Sevilla.
Yo también lo tengo aquí cargado de OpenStreetMap Building.
Vale, pues puedo acceder directamente a lo que es,
pues todos los volúmenes en 3D a nivel mundial,
lógicamente tendremos en algunos sitios más, será más fiable
que en otros, pero bueno, aquí en un segundo, como veis, tenemos
tanto los volúmenes de los edificios
como el arbolado de la ciudad de Sevilla.
Un segundo que nos vamos a acercar a esta parte.
Como decía, esto es OpenStreetMap,
que está muy bien, pero por ejemplo,
podríamos añadir datos de
de toda índole en
de toda índole, de toda índole y en distintos formatos.
Aquí, por ejemplo, hemos creado un objeto 3D
de la propia Catedral de Sevilla, pues mucho más cercano a la realidad.
Y tenemos incluso lo que es la, EH, la Giralda, que le hemos añadido
las texturas extraídas a partir de un vuelo de dron
que, como veis, aportan muchísimo más grado de realismo.
O sea que hay distintas, hay distintas etapas y distintos
grados de cercanía a la realidad.
De hecho, aunque nuestros edificios de OpenStreetMap
son un excelente punto de partida,
si combinamos en este caso fuentes oficiales,
como es la huella catastral que veis aquí representada en sobre.
Sobre el suelo,
de acuerdo,
y lo combinamos con el vuelo LIDAR
de Life n.
Me acuerdo todo fuentes oficiales y utilizamos las herramientas específicas.
Bueno, pues somos capaces de generar un escenario más realista
que el que habíamos visto hace
hace un segundo, donde los volúmenes son mucho más cercanos a la realidad.
Tenemos las cubiertas con mucho más detalle
y al final hemos combinado la huella catastral con el vuelo,
con el vuelo LIDAR para encontrar las alturas y sobre todo
las cubiertas y la orientación de las de las mismas.
Gemelo digital, como hemos dicho,
puede ser de todo Vale, aquí nos hemos ido a tarifa
de acuerdo en el que hemos hecho algo,
algo similar con el con el municipio hemos añadido esos
esos volúmenes, de acuerdo, hemos hecho ese cálculo de
de los volúmenes de las cubiertas, etcétera Hemos extraído también del vuelo
LIDAR la vegetación que la veis por aquí, hemos clasificado esa nube de puntos,
pero también hemos añadido otra serie de elementos
como los aerogeneradores de un parque, de un parque eólico cercano,
es decir, en forma digital cabe todo tipo de elementos.
Aquí estamos viendo
aerogeneradores.
Bueno, pues ya sabéis, tarifas, pues que es una zona
con un aprovechamiento de eólico bastante bastante importante,
pero podría ser un aprovechamiento energético de cualquier tipo.
Nos hemos vuelto a Sevilla, Sanlúcar la Mayor, que hay una,
hay una planta termosolar
bastante importante, como veis aquí,
en el que tenemos nuestros nuestros paneles
solares sobre el terreno, pero también, como decíamos al principio,
podemos añadir información de otros formatos.
En este caso hemos utilizado un modelo mismo.
En este caso es un objeto 3D,
no es un modelo, no es un modelo BIM de una supuesta subestación eléctrica.
¿Pues para prototipar, cómo quedaría aquí una subestación eléctrica?
Vamos a generar escenarios para bueno,
pues para llevar a cabo estas predicciones o estos prototipos que decíamos
al principio, de acuerdo, pues ese sería
ese tendido eléctrico y luego estaría aquí nuestra subestación eléctrica,
que como veis puede llegar a tener un nivel de detalle
bastante
bueno.
Hemos estado hablando todo este rato, por lo menos lo que hemos hecho
hasta ahora ha sido visualizar análisis como tal, no hemos hecho,
hemos procesado información
para extraer los edificios y demás, pero como tal análisis lo hemos hecho
y hemos dicho al principio que sería un poco
el siguiente paso, no lo deseable que el modelo digital me responda,
el gemelo digital me responda a preguntas, pues venga, vamos a hacer preguntas
donde podríamos construir otro tipo, otras instalaciones de este tipo, otras
sí, pues en este caso centrales, centrales solares.
Pues vamos a ello.
Bien,
volvemos a lo que es la Comunidad Autónoma de Andalucía.
Y si queremos plantearnos dónde
construir este tipo de instalaciones, pues tendremos que barajar
qué variables son las importantes.
Pues, por ejemplo, el tema de la pendiente del terreno es bastante interesante.
Bien,
la radiación solar.
Lógico.
Hemos añadido otra serie de datos como es el riesgo sísmico
y el riesgo de inundación.
De acuerdo.
Y para verlo un poquito mejor, nos vamos a acercar
a la provincia de Sevilla
simplemente.
Y lo que hemos hecho ha sido repartir estas variables
de una manera homogénea por todo el territorio.
Vale, hemos hecho este TC lado de dos kilómetros
cuadrados donde contiene información
sobre estos datos, sobre esos datos en concreto estamos viendo la leyenda.
Es, digamos, la radiación solar que recibe,
pero aquí si veis la ventana emergente, pues nos dice esa radiación,
la pendiente, la distancia a la subestación eléctrica más cercana,
el índice sísmico y el índice de inunda vida.
Vale,
si seguimos añadiendo información
en este caso que hemos añadido, pues hemos añadido
espacios naturales protegidos,
terrenos en los que no podemos hacer este tipo de instalaciones.
Hemos añadido también los usos del sol incompatibles,
pues terreno urbano o terreno que por lo que sea,
no podemos utilizarlo para este tipo de instalaciones.
Hemos añadido también las instalaciones eléctricas
que habéis visto, que hemos calculado la distancia.
Y ahora sí, con toda esta información, pues vamos a ser capaces
de generar
una capa de información con la idoneidad del terreno.
Aquí veis que está clasificada atendiendo de baja a óptima.
Atendiendo a todas estas variables que hemos visto,
pues ya podemos tener esta información accesible.
¿Bueno, os acordáis que al principio hemos hablado que tan importante
es hacer este análisis como que quien sea pueda acceder a él y se pueda utilizar?
Esto está muy bien aquí, pero lo suyo es que cuando un técnico en campo
o una pyme o quien sea quiera ponerse a construir o a valorar, está
en la creación de este tipo de instalaciones, pueda hacerlo.
¿Que hemos hecho?
Hemos publicado esto como servicio web
y hemos creado una aplicación súper sencilla
que tenéis aquí, que como veis tiene la misma pinta, la misma información
y lo que hemos añadido son los datos del sitio
de acuerdo para que yo cuando vaya a una parcela
o lo que sea, pueda acceder a toda su información
y además tenga todos los datos del análisis que hemos hecho.
Vale, a partir de allí puedo rellenar un formulario, hacer fotos, etc y esto lo
puede tener cualquiera en su tablet en campo llevando a cabo esta operación.
De acuerdo, es un poco el proceso que haríamos,
tenemos nuestro análisis, pero luego hay que darle salida.
Alguien tiene que utilizar pues ya veis que es una aplicación
con una URL y es súper simple y simplemente hemos añadido esa
esos datos del sistema del six por debajo, ese ese parcelario
genial.
Bueno, pues vamos a volver a nuestra herramienta de escritorio
y hemos visto dónde instalar
plantas solares a nivel territorial.
Pero si nos fuéramos a un entorno urbano
como puede ser la ciudad de Málaga.
¿Bueno, pues podríamos también tener esa duda Dónde podemos instalar
este tipo de de tecnologías?
Lo primero que hemos hecho
ha sido ejecutar nuestras herramientas
específicas
de de radiación solar.
De acuerdo, que están. Están por aquí.
¿Para qué? Bueno, pues para calcular.
Vamos a acercarnos un poquito
que se verá mejor, pues para calcular la radiación potencial
que recibiría cada uno de los edificios que tenemos aquí.
Este raster que que veis de colores más fríos, mayor radiación,
más cálidos, mayor radiación A más fríos, menos radiación, radiación potencial.
Aquí hemos usado lo mismo.
Esas herramientas que hemos visto antes de modelado 3D, pues para tener también
en cuenta la orientación de las cubiertas, etcétera.
Bien, pues ya tendríamos esa radiación solar potencial en los edificios,
pero puede darse el caso de que algunos ya dispongan
de estos paneles solares instalados.
¿Cómo podríamos saber donde tenemos
ya paneles solares instalados y obviar esas zonas?
Pues en este caso
hemos utilizado modelos de deep learning o de detección de objetos
que seguro que ya lo sabéis, pero el learning al final
es una manera de enseñarle a la máquina a
que detecte en este caso cierto objeto a partir de un modelo.
O sea, yo me he encargado de decirle esto es un panel solar.
De acuerdo, he rodado ese modelo, lo he entrenado, ese modelo ya sé que
funciona y a partir de ahí puedo lanzarlo contra una 1 millón de imágenes.
Vale.
Los modelos de
learning pueden ser de dos tipos.
¿Vale? Tenemos modelos ya entrenados.
De hecho, si nos vamos a eliminar las que veíamos antes
y buscamos deep learning en eliminarlas, tenemos muchas cosas.
Tenemos capas y tenemos cosas en 3D, tenemos imágenes y también
tenemos cosas como modelos de learning ya entrenados que cualquiera puede utilizar
porque es un fichero que lo descargas y lo metes en la herramienta.
Y aquí tenemos modelos para extraer huellas de edificios,
para clasificar nubes de puntos y obtener la vegetación,
detectar coches, paneles solares, piscinas, muchas cosas.
Entonces son modelos que ya se sabe que funcionan, están entrenados
y me salto la parte de entrenarlos.
Los podemos utilizar y si vemos que por lo que sea
no se adaptan a mis necesidades, los puedo entrenar de acuerdo, pero nos
hemos quitado ya una parte muy grande de de creación del propio modelo
y también tendríamos
la opción de entrenar nuestros propios modelos.
De acuerdo, si nos vamos aquí
tenemos toda una caja de herramientas para
efectivamente crear, entrenar, validar
y publicar nuestro modelo de deep learning
para al final hacer que nosotros lo que hemos hecho ha sido irnos
a una zona residencial de de Málaga, donde es más probable que
este tipo de tecnologías estén instaladas una zona residencial nueva.
De acuerdo.
Y hemos ejecutado eso, ese modelo, y
obtenemos esto, obtenemos
esa detección de paneles solares.
Alguno se deja claro, No es infalible, pero es verdad que nos ahorra muchísimo,
muchísimo trabajo y podríamos utilizarlo con todas las imágenes que que queramos.
Esto nos lo hemos
hemos hecho larguísimo proceso, no lo hemos llevado al 3D,
que las cosas se ven muy bien en 3D
y que hemos hecho online.
Los edificios están simbolizados atendiendo a la radiación solar
media de la cubierta.
Vale, hemos añadido esos paneles solares
y les hemos añadido también la la vegetación.
Y bueno, pues de esta manera
pues tenemos esa zona donde hay un montón de paneles
y luego esta zona que es un poquito más antigua,
que solamente nos encontramos en un par de sitios y ya podríamos
pues podríamos verlo de una manera mucho más clara.
Volvemos a lo mismo, lo ideal es que esto
yo lo pueda utilizar, que pueda ver una aplicación
que por ejemplo, le sirva al ciudadano para calcular cuánto se ahorraría
o cuánta energía podría generar instalando este tipo de tecnología en su edificio.
Pues aquí vemos la relación solar anual aprovechable,
la producción potencial de energía, el ahorro anual de emisiones
calcula 20 toneladas de CO2.
Vale, entonces
la finalidad un poco es esa,
que las aplicaciones puedan
que conecte con este tipo de análisis y con este tipo de aplicaciones
podamos dar servicio un poco a quien lo ha quien lo necesite.
Vale,
Bueno, pues hasta aquí un poco la parte que os quería
enseñar de escritorio, que si me dejáis lo voy a cerrar, que está
el ordenador que no puede más
y nos vamos a ir a hablar de otras cosas.
Hemos visto un poco el gemelo digital, me acuerdo
cómo construirlo partiendo prácticamente desde cero y en realidad
hemos utilizado datos públicos para para casi todo.
No, no, no hay nada externo.
Y vamos a ver ahora otras cosas distintas.
¿Vale?
¿Cómo seguir enriqueciendo este fenómeno digital desde diversas,
desde diversas perspectivas?
Bien,
vamos a hablar un poquito de drones.
Bien, aquí reality, aunque en realidad los nombres ahora mismo nos dan igual.
Es un poco una caja donde tenemos o donde podemos encontrar un montón
de herramientas y trabajar con ellos como una solución integrada
tanto para la captura como para el tratamiento de imágenes.
Aquí se
da un poquito el proceso de cómo trabajamos con
con las imágenes, cómo se trabaja, un poco con con las imágenes.
Y bueno, como veis hay varios puntos.
Por un lado tenemos el contenido
que como hemos visto, puede ser nuestro, puede ser de terceros,
podemos capturar con nosotros, no lo podemos comprar, de acuerdo,
Es un poco la capacidad de trabajar con distintos formatos.
A continuación tendríamos la gestión de ese dato,
el ser capaces de almacenarlo en el modelo o en la de la manera más eficaz posible.
Utilizar el despliegue de los datos también
que sea más eficaz de acuerdo, vendríamos yo a la parte del reality mapping,
que es un poco la que nos va a interesar ahora.
Esta parte del reality mapping
cubre el
proceso de planificación, captura de las imágenes y procesado
del mismo para obtener ciertos productos, no tanto en 2D como en 3D.
A partir de aquí.
O sea, análisis que a veces será necesario y a veces no,
porque a veces con visualizar nos bastará y otras veces querremos hacer
análisis sobre la información.
Y por último, pues nada, la parte de visualización
que ya lo hemos visto al final es generar ese producto de información final
acorde a quién lo va a ver al usuario final.
¿Si nos centramos
en la parte de reality mapping, no en esta parte que veíamos aquí,
qué vamos a obtener?
Bueno, lo primero vamos a poder trabajar.
Nosotros nos vamos a centrar en drones, pero vamos a poder trabajar
con los sensores embarcados en cualquier, en cualquier elemento.
Es decir, para poder ser aeronaves van a poder ser drones, por supuesto,
pero también van a poder ser satélites, porque el procesado de
la información nos va a dar,
nos va a dar resultados tanto en 2D que serán
modelos digitales de elevaciones o imágenes
y también elementos en 3D o resultados en 3D, que serán nubes
de puntos como las que hemos visto del centro de Sevilla y también mallas 3D,
que las máquinas 3D combinan esa nube de puntos con
con con la experiencia de fotografía, digamos,
y nos da un nivel de realismo muy muy muy muy alto
y bueno, aquí tendríamos ese,
esa, esos datos.
Nosotros, como decía, nos vamos a centrar específicamente en la parte de
en la parte de los drones y para cubrir todo el proceso
lo primero que tenemos que hacer es planificar el vuelo.
Tenemos que encontrar una zona no restringida para volar nuestro
nuestro dron.
Nosotros hemos utilizado esta aplicación, la de Noire, que
pues bueno, hay otras, pero esta es bastante bastante estimable
que es la oficial, vaya para detectar
esas zonas no restringidas para para el vuelo de drones.
Y a partir de aquí nuestro compañero especialista en
drones, pues
generó un proyecto a partir de aquí,
pues lo primero que tenemos que hacer es planificar nuestro vuelo.
Tenemos distintos modos de vuelo, como habéis visto,
y el primer paso que tenemos que hacer es planificar el vuelo.
Tenemos que dar un poco el área, el área a cubrir.
Necesitamos también meter ciertos parámetros como la altura, el solape
ese, el tiempo,
el propio área que tiene que cubrir y automáticamente la aplicación
va a ser capaz de primero valorar el tiempo que le va a llevar hacer esto,
saber el número de imágenes que tiene que tiene que tomar y calcular cosas
como el número de baterías que va a necesitar.
Una vez que ya ha metido todos estos parámetros,
pues el siguiente paso sería descargarnos el mapa
para que en el caso de que estemos una zona
sin cobertura, podamos seguir trabajando offline
y guardar el plan de vuelo
que dejaremos tranquilo para cuando lo
para cuando lo necesitemos.
A partir de ahí, pues que nos queda
volar.
Nos tendríamos que desplazar a la zona, a la zona del vuelo.
Lo primero que hay que hacer
es rellenar un formulario de verificación que todo piloto de drones
tiene que rellenar antes de iniciar e iniciar un vuelo.
Aquí se verifica que
efectivamente el vehículo está en condiciones óptimas,
la cámara, la batería y el plan de vuelo que generamos, que también
está, está operativo y a partir de aquí el dron ya
es capaz de ejecutar ese vuelo de manera autónoma.
Sabe las imágenes que tiene que tomar y dónde tomarlas.
De acuerdo.
Y aquí una vez termina la misión, pues vuelve al punto de inicio
y ya podríamos comenzar la carga de todas estas imágenes
que son de alta, altísima resolución.
Ya las podemos descargar en la nube para empezar la siguiente parte,
que es el procesamiento y análisis de las mismas.
Aquí hemos hecho
tres vuelos, hemos hecho un panorama tres 60 hemos generado también hemos hecho
también un mapeo entrelazado y por último un mapeo de área
con con video.
Pues vamos ya a la parte del procesamiento.
Bueno, aquí tenemos otra aplicación con los distintos
vuelos que hemos hecho una vez seleccionamos el nuestro.
Pues mira, aquí estamos viendo ese panorama.
Tres 60 con todo el entorno de del vuelo.
A continuación vamos a ver el segundo vuelo donde podemos ver todas las imágenes
que se han tomado, el punto exacto donde se ha tomado en cada una de ellas.
Y aquí podéis ver el proyector.
Bueno, se ve bastante bien el nivel de nitidez
o de resolución que adquieren este
que adquiere este tipo de este tipo de imágenes
tenemos varios análisis dinámicos,
como puede ser esas curvas de nivel que estáis viendo.
Los modelos digitales de elevaciones tenemos también modelos de desmonte
y terraplén para calcular movimientos de tierras, si podemos también
aislar volúmenes para compararlos,
o si tuviéramos un CAD o otro objeto
3D para comparar entre entre ambos.
Y en este caso, también podemos comparar entre una imagen satélite
que es la que tenemos aquí a la derecha,
y esa imagen de dron que tenemos a la izquierda que salta a la vista
la resolución y en la diferencia resolución entre ambas,
podemos hacer más análisis,
podemos hacer y crear otro mosaicos térmicos y multi espectrales.
Volvemos al planning.
Podemos detectar automáticamente puntos de control para el vuelo
o por ejemplo de efectos en pavimentos, pues extraer directamente
grietas u otros otros elementos directamente de las imágenes que tomemos.
Análisis de sombras.
Aplicar índices de vegetación en este caso el vari para comprobar el vigor.
Foto sintético de las de las plantas.
En este caso llevar a cabo inspecciones de imágenes en detalle y muchas más cosas.
Vale,
hemos visto 2D.
También podemos procesar y obtener productos en 3D.
De acuerdo, aquí tenemos la nube de puntos que ha obtenido el dron Aquí, aquí.
La estáis viendo sobre esa nube de puntos y voy a poder realizar mediciones.
¿Vale? Voy a poder
medir ángulos.
Voy a poder medir distancias.
Voy a poder medir alturas.
¿De acuerdo? Y también hacer perfiles.
Perfiles de elevaciones.
¿Cómo estáis? Como estáis viendo ahí.
Además de esto, también hablábamos que obtenemos Otro de los productos
que obtenemos en 3D son las mallas 3D, que como veis,
pues añade esa
resolución
fotográfica y nos da un escenario
hiperrealista.
Bueno, ya llegamos a la última fase, a la de colaboración,
o a lo mejor que siendo un poco pesada
con esto, pero siempre hay que pensar qué hacemos con lo que obtenemos y
a partir de aquí ya tenemos,
ya hemos hecho nuestro vuelo,
ya hemos procesado esas imágenes y ya tenemos esos resultados.
¿Qué hacemos con ello?
Bueno, pues aquí
podemos hacer un montón de cosas a través de distintas aplicaciones
o a través de distintos productos de información para llegar al usuario final.
Aquí tenemos varios ejemplos.
Por ejemplo, tenemos esta escena 3D
donde hemos añadido esas chinchetas que son incidencias, incidencias
que se han ido tomando en campo de acuerdo, Así que le podemos añadir
fotografías y demás y vemos todo lo que hemos los vuelos que hemos realizado.
Estábamos viendo el entorno.
Ahora vamos a ver el panorama tres tres, 60, que era el primer vuelo que hicimos.
Hemos añadido la nube de puntos atendiendo a la altura o directamente
en RGB, y como veis ahí estamos combinando todos los productos obtenidos.
Aquí por
ejemplo, hemos creado un cuadro de mando donde tenemos un montón de cosas,
tenemos las incidencias, que son las chinchetas que podemos filtrar
por quién nos ha dado de alta, por el tipo de incidencia.
Como decía, podemos añadir esas esas imágenes pasar de los de al 3D.
Tenemos nuestro panorama tres 60 ahí integrado.
Hemos incrustado también mediante una plantilla, un mosaico de
imágenes orientadas que como veis, nos va,
nos va diciendo en el espectro que se cubre
y por último, el propio formulario para dar de alta nuevas incidencias.
Esto, pues, en una obra puede ser algo tremendamente, tremendamente útil.
Y ya por último, como ejemplo de colaboración,
os quería enseñar las herramientas
de full motion video.
Vale, volvemos a nuestra pro, a nuestra herramienta de escritorio.
Y aquí por un lado, estáis viendo el vuelo que se realizó en la parte,
en la parte izquierda, cómo se mueve o el la zona que cubrió el vuelo
y luego en la parte derecha estamos viendo el vuelo en sí.
Vale, esta parte también es también es bastante interesante.
Estamos trabajando con ello en temas de incendios forestales.
Los helicópteros a la hora de ellos capturan imágenes y luego se va viendo esa
el recorrido que ha seguido la aeronave y bueno,
pues esta parte también es bastante, bastante potente.
¿Vale?
Bueno, pues hasta aquí la parte de drones.
Perdona
y vamos a cambiar de tercio.
Y hablábamos antes del sistema del modelo.
Déjenme lo digital.
Perdonad, hemos visto un poco como construirlo, hemos visto otras maneras de
de enriquecerlo bastante concretas y hemos hablado también
de toda la parte de sensores de obtención de datos, la parte big data.
Cuantos más sensores tengamos,
cuanta más información tengamos, evidentemente más rico
va a ser nuestro sistema de registro y más análisis vamos a poder hacer.
Pero hay veces que es complicado manejar esa
esa información que se nos quedan un poco cortas las herramientas,
las herramientas convencionales en
dependiendo de cómo tengamos nuestra
arquitectura dispuesta, pues vamos a poder trabajar con premisa,
es decir, en nuestras máquinas, en nuestros servidores,
pero es cierto que cada vez se utilizan más las soluciones en la nube
a través, sobre todo de
data leaks, que son, ya lo sabéis, no contenedores, no
o espacios especialmente diseñados para el almacenamiento y el tratamiento de
datos que alcanzan el volumen.
Big Data,
como decía, puede que esté en nuestra propia
infraestructura toda esa información, o puede que tengamos que irnos a otra
infraestructura, que ya exista ese data ley del usuario
y para ello pues tenemos una solución que es
súper interesante, sobre todo en tiempos de procesado,
que es bueno y en olítica en Yin que a fin de cuentas
es una librería de Python de acuerdo que se despliega
en el cluster de Spark
del usuario directamente en su en su data ley.
Vale, no tiene mayor complicación.
Es en realidad es una.
Es una librería. Vale, y aquí que hemos hecho
este ejemplo es
un poco menos visual, es un poco más árido, pero bueno,
os lo cuento em para que os hagáis una idea, nosotros aquí
lo que hemos hecho ha sido hacer un análisis sobre un montón de datos.
Hemos descargado e datos ahí los ficheros que los datos ison
en los barcos de gran tonelaje que hacen travesías internacionales,
cada X tiempo van emitiendo latitud, longitud, fecha, tiempo, etcétera
Entonces nos hemos descargado estos ficheros hoy
de la Autoridad Marítima de Dinamarca, correspondientes a un mes.
Esos han sido unos aproximadamente unos 55 gigas
en formato CSV, es decir, ahí había muchísimos datos.
Vale eso más
de 10 millones de deposiciones al día.
Cada fichero de cada día pesa en torno a dos gigas.
Lo primero que hemos hecho ha sido unificar
esos 30 ficheros, pasarlos a un formato que se llama parquet,
que simplemente optimiza
el almacenamiento de esta información, lo hace más ligera
y lo hemos almacenado en un 3D de Amazon.
He Bien,
como decía, esto se levanta en un clúster despacho,
simplemente se da de alta esa sesión y aquí veis
que al final esto de Analytics es una librería que está importando.
Estamos utilizando notebooks de notebooks de Python, vale,
estamos importando esa librería simplemente al final, a continuación
leemos esos ficheros de parquet que tenemos en nuestro
S3 de Amazon
y creamos un data.
Ya tenemos esa información y en este caso tenemos más
de 300 millones de registros
que aquí. Esta es una tabla sin más.
Lo interesante de todo esto son los tiempos.
A continuación, hemos transformado la geometría que nos trae
en una geometría ya proyectada que se utiliza en este caso Web Mercator.
En no tiempo ya va a tener esas,
esas e esa proyección incluida.
¿De acuerdo?
Y en este caso lo que obtenemos
son 317 millones de filas.
Esto lo hemos hecho creo que en cinco minutos.
En condiciones normales esto son varias horas.
Vale, también dependerá del número de cores que se utilicen,
pero en este caso ya os digo que se tarda en torno a cinco minutos,
cuando normalmente este procesado llevaría horas.
Una vez hecho este proceso, hemos hecho lo mismo que antes.
Hemos generado esas teselas porque
100 millones de puntos no se ven aun.
Entonces hemos generado ese test helado y hemos unas teselas
para ver cuántas, cuántos puntitos caen dentro de cada que sale.
Que sea un poquito más fácil visualizar esta información.
Hemos creado unos beans, unas teselas hexagonales
de diez kilómetros a través de ésta, de esta función y ya os hemos quedado
simplemente en 17.000, en 17.000 filas, usando dos cores.
Bueno, dos nodos.
Esto tareas han sido seis minutos utilizando siete nodos poco
más de un minuto.
Esto es una barbaridad de tiempos de ejecución.
Vale, aquí se ahorra muchísima, muchísimo tiempo de ejecución.
Hemos hecho luego esto mismo en lugar de en diez kilómetros
en beans o hexágonos de un kilómetro, para ver ahora un poquito la diferencia.
Y aquí en lugar de 7000 filas, podríamos 725.001 poquito más.
Bueno, pues aquí
tendríamos un ejemplo de visualización de esos hexágonos de diez Km.
¿Vale?
Y aquí tenemos esos otros de un kilómetro donde ya podemos empezar a ver
perfectamente las trayectorias de los barcos.
Bien,
adicionalmente lo que vamos, que lo que vamos a hacer es quedarnos un poco
y fijarnos un poco en ciertos barcos que pueden tener comportamientos anómalos.
Vale, pues barcos que a lo mejor
no se han movido en más de 12 horas o que están estando fuera de puerto.
A lo mejor no se han movido en más de en más de 12 horas.
Aquí lo que hacemos es centrarnos en un
en un sitio en concreto en las inmediaciones del puerto de Flint.
Y lo que vamos a hacer es un box box.
Vamos a limitar el área de el área de estudio.
¿Vale?
Y nos vamos a quedar simplemente con esos barcos que han estado en esa zona.
Pues aquí los tendríamos.
Ya tenemos un poco los barcos que no tenemos muy claro
que han hecho y a partir de aquí vamos a reconstruir su trayectoria.
En este caso nos hemos quedado con esos, con esos barcos.
Como veis, y aquí tendríamos esa maraña.
A partir de aquí ya podríamos sacar conclusiones o no,
pero lo que sí que hemos hecho ha sido de un montón de datos imposibles de leer,
pues en relativamente poco tiempo hemos sido capaces de detectar
qué han hecho todos esos barcos, detectar los que estaban haciendo cosas.
Bueno, cosas y.
Y hemos sabido reconstruir sus tracks tanto antes como después de ese punto.
Ese punto en concreto vale, aquí tendríamos los datos y en este caso
nos hemos centrado en uno en concreto y vemos la reconstrucción
de los días previos y posteriores
a ese punto concreto en el que nos hemos nos hemos fijado aquí.
Simplemente quiero que sepáis eso, que el tema del ahorro, tanto de
costes en tiempo y en costes de máquina es muy, muy alto, vale,
Y que también es mucho más fácil una vez que el usuario
ya tiene montado Sudaka Play ir allí que traértelo.
Traértelo tú.
Porque volvemos a lo mismo, incurrimos en tiempos de procesado
muy muy muy, muy altos.
Vale pilla porque estoy alargando mogollón.
¿Pues os voy a enseñar algunos casos reales, vale?
Porque todo esto son cosas que hemos hecho nosotros,
pero sí que os quería enseñar algunos casos reales de aplicaciones
hechas con nuestra tecnología en diversos ámbitos.
Este es un portal
hecho también con nuestras herramientas, no solamente las aplicaciones,
sino todo lo que estáis viendo.
La propia página web hecha con estas herramientas que generó
el Cabildo de La Palma a raíz de la erupción de Del Volcán.
De acuerdo, entonces aquí hay mogollón de mogollón de información
y mogollón de secciones, de acuerdo.
Pero bueno, yo me quería quedar principalmente
aquí esta yo que soy el cuadro de mando de
de calidad del aire en la en la Palma,
pero yo me quería quedar principalmente con la parte del visor de mapas
donde hay muchas aplicaciones bastante chulas
que os recomiendo que si os interesa decís un vistacillo.
Tengo aquí algunas abiertas para acortar los tiempos de espera
y por ejemplo, aquí tenemos ese levantamiento
3D, esa malla que habíamos visto antes con el vuelo de drones.
Esto se ha hecho con un vuelo de drones, se ha generado esta 3D de la
de la colada de lava, que como véis la resoluciones
es increíble y bueno, pues es bastante espectacular.
De acuerdo, pues cómo llega aquí al mar y esta está
bastante chulo y os recomiendo que le echéis un ojo.
¿Tenemos también la altura de la propia colada, no?
A donde se ha acumulado más, más lava.
Volvemos a esos hexágonos que yo los llevo contando todo el rato.
No es una manera un poco de de
de organizar la forma, la información de una manera homogénea en el territorio.
Aquí veis las zonas donde más y menos lava
se ha acumulado en la en las distintas coladas,
cosas más sencillas pero también bastante visuales,
como una comparativa del antes y el después, o sea una imagen satélite de
de cómo estaba esta zona antes de la erupción
y lo que a lo que tenemos ahora mismo, que está un poco en rojo.
La parte digamos que sea que se ha salvado.
¿Y qué más os quería yo enseñar?
Bueno, pues cambiando de tercio por completo, pues quería enseñar esta
herramienta del Ayuntamiento de Madrid con el que ha querido hacer
dar difusión a las obras del nudo norte.
Tiene varios modelos integrados y hace un poquito de seguimiento de todo,
que es la la obra, de acuerdo
a que ahí, como decía ahí una introducción, volvemos a la parte de
de difusión de la información, que un poco de lo que es introducción Aquí
hay un vídeo del timelapse que no vamos a ver, pero para ver cómo
han ido creciendo o como han ido evolucionando esas esas
obras, un poco te va contando toda, toda esta parte.
Y aquí volvemos a tener varias, varias aplicaciones, toda la parte de integración
y a ver si esta
funciona, porque ayer probé y estaba estaba caída.
A mira, ya funciona
y aquí tenemos,
tenemos una combinación de datos que incluye pues
desde la información del tráfico en tiempo real.
Volvemos a esa parte de sensor
instalada, tenemos esa parte de
de información de tráfico a tiempo real
y luego tenemos una serie de, digamos, de hitos
que le está costando un poquito cargar a esto, una serie de hitos
de acuerdo que se han ido llevando a cabo en las obras.
¿Aquí veis cómo está integrado esto da toda esta parte de del BIM
directamente en él, en el visor, que
qué tiene aquí que tiene aquí el Ayuntamiento?
Bueno, que os invito a que le echéis un ojo
a ver si ahora quiere cargar, que el está ahora.
Ahora se ve mejor ya con los edificios y todo el entorno, el entorno
añadido.
Entonces se ven los distintos hitos que ha habido en las en las obras.
¿Y bueno, pues lo dicho, que os invito a que a que le echéis un ojo
porque es bastante, está bastante, está bastante bien hecho, vale?
Y bueno, pues la verdad es que por mi parte,
por mi parte poco más.
Esto era lo que, lo que os quería,
lo que os quería enseñar
y nada.
Pues yo que sé. Muchísimas gracias por vuestro tiempo.
No sé si tenéis preguntas
ahora, más tarde las podéis remitir a cualquiera de los
o de los emails que veis en pantalla.
Y esto es para la charla.
¿Alguna pregunta?
Si, una pregunta.
¿La la aplicación que has enseñado de risa al principio, eh?
Que tenía un cuadro de un panel que salían todos los atributos a la izquierda.
¿Eso está hecha con Instant Apps o con con Instant Apps?
Sí, es que intenté hacer una con Instant Apps,
pero el el panel a la izquierda no me salía, sino que los
Cuando tú pinchas en un en una entidad te salía e los atributos como
como un sí, como una ventana emergente pues es una instant, seguro.
Lo mismo no me acuerdo de cuál de ellas es, pero si quieres escríbeme
y me lo recuerdas y te digo cuál utilices.
¿Vale, vale, si quieres vemos
que que problema ha habido o si es otra o como cómo se hace?
Vale, pues nada.
Hola, yo quería
preguntar acerca del Argi reality que hemos hablado de drones.
Si ese programa tiene la capacidad de procesar
los datos del dron o simplemente los visualiza, los procesa.
Es decir, sería, digamos, la competencia de los programas propios
de fotogrametría para drones o no estamos en ello.
Vamos a ver
si mi pregunta es sí, sí, es un poco.
A ver, al final
vamos creciendo y vamos dando solución a esas nuevas necesidades.
Entonces sí, efectivamente lo que se ha hecho porque teníamos piezas,
digamos, separadas y al final se ha creado este reality
que como he dicho al principio, al final es una caja más grande donde hemos metido
diferentes piezas que ahora sí somos capaces de dar solución al flujo completo.
Ya desde la planificación del vuelo al vuelo autónomo en sí, al
la captura de imágenes y su procesado y una que ya están procesadas
e entran dentro del sistema, que es como cualquier otra capa
o como cualquier otro elemento.
Balilla, lo vamos a poder meter en cuadros de mando
en cualquier otro o en cualquier aplicación.
Entonces, ahora si damos,
somos capaces de cubrir el flujo completo de
de la captura y procesado de imágenes con dron y
entonces yo espero que
una pregunta, oiga, cuando por ejemplo,
cuando una empresa os contrata o algo para hacer un proyecto
y no tenéis datos de eso que queréis que os piden,
no se me entiende que como cómo hacéis en plan
ya, porque mucha información pública, pero sí que es cierto que para hacer
cosas, para cosas más concretas, necesitas información que o tendrás
que tener tú o pedís a otra empresa, yo qué sé.
A ver, la mayoría de los casos, si tú no la puedes conseguir por métodos
gratuitos, te queda el otro método que está dando
la información al final.
O sea, mucha información es es pública.
Pero es cierto que a veces necesitas información
más concreta o información que directamente a lo mejor no existe
en el formato que tú quieres.
Entonces ahí ya entra otro juego.
A lo mejor necesitas volar un dron, a lo mejor necesitas
contactar con alguna empresa de datos
sociodemográficos o de consumo o de lo que sea,
pero al final hay empresas que proveen de este tipo de servicio.
A veces es capaz de generarlo tú solo porque tienes un compañero con capucha
que puede volar drones y otras veces pues tendrás que llamar a alguna puerta
y normalmente comprar esa información.
Vale, vale, Gracias.
Ahora tenemos un
Hola.
Bueno, pues espero que haya cubierto vuestras expectativas.
Muchísimas gracias por asistir a esta sesión.
Esta sesión forma parte de una serie de acciones
que estamos haciendo desde RI para comunicar la necesidad
que hay de personas que no solamente utilizan esta tecnología,
sino que también tengan conocimientos
que permitan desarrollar nuevas soluciones y llegar más lejos.
Con esta tecnología
empezamos a hacer este tipo de acciones hace un año, cuando nuestros partners
y también clientes como los que habéis visto en la diapositiva y muchísimos más,
nos transmitieron la necesidad de contar con este tipo de profesionales
y nuevos profesionales, sobre todo que sean capaces de desplegar
gemelos digitales, de trabajar con con inteligencia artificial.
Y nosotros empezamos a hacer este tipo de eventos.
Hemos empezado con los foros de empleo el año pasado.
Este año estamos ya yendo a las universidades a trasladaros
esta necesidad, a deciros que hay muchísimo empleo y muchísimo futuro
dentro del desarrollo de aplicaciones de
de sistemas de información geográfica.
Y bueno, os he pasado un un formulario que sé que es muy analógico
después de todo lo que ha hecho Alba, pasaros un formulario.
Suena un poco a risa, pero bueno, no sabíamos otra forma de hacerlo
porque no teníamos vuestros datos para para que si queréis podáis
venir a nuestros foros de empleo, Vamos a hacer talleres, vamos a hacer
seminarios, todo lo que hacemos desde redes, gratuito, absolutamente todo.
Y que a los acompañaros a lo largo de carrera
con soporte para que podáis seguir evolucionando
en nuestra tecnología y en el desarrollo de vuestra profesión.
Sé que me he quedado
corta, no pensaba que ibais a venir tantos.
Si alguno queréis no tenéis
el formulario, pues lo podéis poner en el de un compañero.
Y bueno, deciros que estamos a vuestra disposición.
He estado hablando con vuestro profe
José José Juan, José José Juan
y estaremos en el en el Foro de Empleo de Octubre
con vosotros.
Pero mientras tanto nosotros vamos a seguir haciendo cosas. ¿Vale?
Entonces si queréis que os mantengamos al día, nos va,
nos habéis contando y ahora ya sabéis que sabemos que tenéis
un grado específico de Legis, pues vamos a idear cosas más,
más concretas para para vosotros ha sido un placer y muchísimas gracias.