Un consorcio en el que participa nablaDot ha recibido el Premio a la Innovación Multidisciplinar de la Cátedra SAMCA de Desarrollo Tecnológico de Aragón. El proyecto premiado ha tenido como objetivo el diseño y desarrollo de un reactor avanzado para la producción eficiente de nanohilos de silicio. Este material presenta un elevado potencial para sustituir […]
Premio A la Innovación Multidisciplinar de la Cátedra SAMCA Leer más »
nablaDot ha participado en el proyecto europeo IGNITE, titulado oficialmente “HPC-based Efficiency Optimization of Industrial Fired Preheaters”, una iniciativa financiada por el programa Fortissimo Plus (FFplus). FFplus promueve la adopción de tecnologías de computación de altas prestaciones (HPC), inteligencia artificial y simulación avanzada por parte de pymes y startups europeas, con el objetivo de acelerar
El proyecto EVAR-Twin tiene como objetivo el desarrollo de una herramienta semiautomática de apoyo clínico para cirujanos vasculares, destinada a evaluar cómo el comportamiento del flujo sanguíneo influye en la generación de trombos tras procedimientos de reparación endovascular de aneurismas aórticos abdominales (EVAR). Integrando simulaciones avanzadas de dinámica de fluidos computacional (CFD), técnicas de inteligencia artificial
EVAR-Twin: Gemelos digitales inteligentes para prótesis endovasculares Leer más »
Jaime Milla, Carlos Montañés, Norberto Fueyo. An image-to-image adversarial network to generate high resolution wind data over complex terrains from weather predictions. Engineering Applications of Artificial Intelligence (2024). https://doi.org/10.1016/j.engappai.2024.109533
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Jaime Milla, Carlos Montañés, Norberto Fueyo. Adversarial image-to-image model to obtain highly detailed wind fields from mesoscale simulations in urban environments. Building and Environment (2024). https://doi.org/10.1016/j.buildenv.2024.112123
Building and Environment (2024) Leer más »
Carlos Montañés, Leyre Pardo, Jaime Milla, Antonio Gómez. Comprehensive assessment of hydrogen injection in natural gas networks: Using dimensional analysis and reduced-order models for mixture quality prediction. International Journal of Hydrogen Energy (2024). https://doi.org/10.1016/j.ijhydene.2024.09.045
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Descripción del proyecto HydroG(re)EnergY-ENv tenía como objetivo desarrollar y validar una tecnología digital basada en inteligencia artificial (IA) para optimizar la generación, almacenamiento y consumo de hidrógeno producido mediante energías renovables cuando la producción de éstas excede la demanda. El resultado ha sido un sistema de gestión automático basado en IA que optimizará el proceso
En esta publicación de la revista Biomasa news nº9, editada por Avebiom, página 46, podéis ver los servicios que ofrece nabladot en el sector de la biomasa, desde la simulación al gemelo digital.
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La situación de estrés hídrico y desertización se está agravando, especialmente en el sur de Europa, lo que está obligando a recurrir a la reutilización de aguas como un componente clave para la gestión integrada de los recursos hídricos. Adicionalmente, los nuevos criterios de calidad definidos por la legislación europea, tanto del agua tratada en
Nabladot participa en DTCONEDAR fase 2 Leer más »
