Nos complace anunciar que Terra Eólica Soluciones S.L. (España) y el Signal Processing and Recognition Laboratory (SPR Lab) de la Universidad de Trento (Italia) han firmado un Memorando de Entendimiento para impulsar herramientas de GEO AI y GIS aplicadas a la planificación y selección de emplazamientos para proyectos de energías renovables.
Esta colaboración une la excelencia investigadora del SPR Lab en inteligencia artificial, optimización y análisis de datos espaciales con la plataforma digital de Terra Eólica para la evaluación temprana de emplazamientos, análisis de red y evaluación financiera. Juntos, nuestro objetivo es ofrecer soluciones de GEO AI prácticas y listas para el mercado, que ayuden a desarrolladores, inversores y administraciones públicas a identificar ubicaciones adecuadas de forma más rápida, transparente y con menor riesgo.
Un objetivo central de esta alianza es abordar uno de los mayores retos de la transición energética en Europa: los procesos de tramitación y selección de emplazamientos, lentos y fragmentados. Integrando modelos de IA, datos geoespaciales multicapa y el marco regulatorio europeo en evolución, buscamos acelerar la identificación de “zonas de aceleración” para renovables, en línea con el Green Deal, REPowerEU y la Directiva RED III.
Con este Memorando, ambos equipos se comprometen a transformar regulaciones fragmentadas y conjuntos de datos complejos en inteligencia cartográfica procesable, acelerando el despliegue de proyectos renovables y contribuyendo a una transición energética más rápida y basada en datos en toda Europa.
Esta colaboración une la excelencia investigadora del SPR Lab en inteligencia artificial, optimización y análisis de datos espaciales con la plataforma digital de Terra Eólica para la evaluación temprana de emplazamientos, análisis de red y evaluación financiera. Juntos, nuestro objetivo es ofrecer soluciones de GEO AI prácticas y listas para el mercado, que ayuden a desarrolladores, inversores y administraciones públicas a identificar ubicaciones adecuadas de forma más rápida, transparente y con menor riesgo.
Un objetivo central de esta alianza es abordar uno de los mayores retos de la transición energética en Europa: los procesos de tramitación y selección de emplazamientos, lentos y fragmentados. Integrando modelos de IA, datos geoespaciales multicapa y el marco regulatorio europeo en evolución, buscamos acelerar la identificación de “zonas de aceleración” para renovables, en línea con el Green Deal, REPowerEU y la Directiva RED III.
Con este Memorando, ambos equipos se comprometen a transformar regulaciones fragmentadas y conjuntos de datos complejos en inteligencia cartográfica procesable, acelerando el despliegue de proyectos renovables y contribuyendo a una transición energética más rápida y basada en datos en toda Europa.