Se trata de un nuevo ejemplo sobre la oportunidad de sumar sinergias entre las distintas unidades de negocio de Grupo Tecopy, en beneficio de la eficiencia y de la calidad de los trabajos.
En este caso, la UTE formada por Tecopysa y Consulnima ha adjudicado a Cotesa el desarrollo del SATI, una solución tecnológica avanzada destinada a reforzar la seguridad y la resiliencia de la Red de Carreteras del Estado ante episodios de lluvias extremas e inundaciones.
Este encargo se enmarca en el contrato impulsado por el Ministerio de Transportes y Movilidad Sostenible, cuyo objetivo es evaluar el riesgo de inundación en las carreteras estatales de Aragón, Cataluña, Comunidad Valenciana, Región de Murcia, Castilla La Mancha y Andalucía, así como definir actuaciones prioritarias en los tramos más vulnerables.
La UTE formada por Tecopysa y Consulnima aporta la experiencia en ingeniería civil, sostenibilidad ambiental y resiliencia climática. Y Cotesa se integra en esta alianza como socio tecnológico para el diseño e implementación del sistema de alertas que permitirá transformar el análisis en acción preventiva.
Tecnología para anticipar riesgos
Cotesa será responsable del diseño e implementación de un sistema de alertas basado en datos meteorológicos, hidrológicos y modelos predictivos.
El SATI permitirá monitorizar en tiempo real indicadores hidrometeorológicos, detectar precozmente situaciones de riesgo de inundación, emitir alertas automáticas orientadas a activar protocolos de actuación y apoyar la toma de decisiones mediante paneles de control analíticos.
El sistema aprovechará tecnologías de análisis geoespacial, machine learning y explotación de datos abiertos y procedentes de organismos oficiales, con el fin de anticipar episodios de riesgo y minimizar su impacto en la movilidad.
En este sentido, la participación de Cotesa aportará a la UTE su amplia experiencia en tecnologías geoespaciales y modelización ambiental, sus capacidades consolidadas en plataformas de gestión de riesgos naturales, la integración de servicios meteorológicos, sensores y modelos predictivos, así como el diseño de infraestructuras cloud escalables para la explotación de grandes volúmenes de información.
El objetivo es poner en funcionamiento un sistema robusto, flexible y orientado a la mejora de la seguridad vial ante fenómenos climáticos cuya intensidad y frecuencia aumentan cada año.
