IA para la valorización energética de residuos: Jaipur Robotics recauda 4,3 millones de euros para llevar la visión artificial a las plantas de tratamiento de residuos de todo el mundo
La visión artificial detecta materiales peligrosos con una precisión del 99 por ciento
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Esta startup suiza está ampliando actualmente su sistema operativo de IA a más plantas de valorización energética de residuos y otras instalaciones industriales en varios continentes.
Los cofundadores de Jaipur Robotics: Ermes Zamboni (director ejecutivo) y Nikhil Prakash (director técnico)
Jaipur Robotics
Jaipur Robotics, la empresa suiza de IA que está transformando el funcionamiento de las plantas de residuos mediante visión artificial y automatización, ha anunciado hoy una ronda de financiación inicial de 4,3 millones de euros liderada por EquityPitcher Ventures y High-Tech Gründerfonds (HTGF). Con una red de clientes en constante crecimiento en toda Europa, Jaipur utilizará esta financiación para alcanzar el liderazgo en el mercado, expandirse a nuevas regiones y seguir verticalizando y ampliando la gama de productos.
«Imaginamos un futuro en el que los datos sobre los residuos sean el motor principal de la seguridad y la automatización», ha afirmado Ermes Zamboni, cofundador y director ejecutivo de Jaipur Robotics. «Esta ronda nos permite revolucionar el funcionamiento de plantas enteras».
Existen más de 3.100 plantas de valorización energética de residuos en todo el mundo, en un mercado con un valor aproximado de 40.000 millones de euros, la mayoría de las cuales siguen dependiendo de la supervisión manual y de procesos analógicos. Al convertir los datos sobre residuos en información útil, Jaipur Robotics ha demostrado su impacto con resultados cuantificables:
- > Un 80 % menos de paradas no programadas: la detección de riesgos en tiempo real mejora la seguridad y reduce el tiempo de inactividad
- > 1 millón de euros de valor añadido gracias a una mejor mezcla de residuos: el mapeo del poder calorífico optimiza la combustión y el cumplimiento normativo
- Operaciones de grúas más inteligentes: la orientación predictiva automatiza el control de las grúas y maximiza la productividad
*Todas las cifras corresponden a una planta al año.
Con el mayor conjunto de datos europeo sobre valorización energética de residuos (WtE), que cuenta con más de 50 millones de imágenes etiquetadas, el sistema analiza más de 5 millones de toneladas de residuos al año y detecta materiales peligrosos con una precisión del 99 %.
Anna Stetter, gestora de inversiones de HTGF: «Lo que nos convenció para codirigir esta ronda de financiación es la combinación de un conjunto de datos, un equipo fundador con una profundidad poco común en ingeniería mecánica, aprendizaje profundo e implementación industrial, y unos resultados sobresalientes y cuantificables en las instalaciones de los clientes».
Silvan Gehmann, gestor de inversiones de EquityPitcher, añadió: «Ermes, Nikhil y el equipo han sentado las bases adecuadas para definir esta categoría a nivel mundial. El espíritu de estar muy cerca del cliente seguirá dando forma a la gran visión de producto de unas plantas cada vez más autónomas».
Stefano Rizzi, director de la División de Asuntos Económicos del cantón del Tesino, felicitó a Jaipur Robotics por este importante logro, «que premia la calidad del proyecto y el
trabajo realizado por el equipo. En tan solo unos años, Jaipur Robotics ha desarrollado con éxito una solución innovadora basada en la inteligencia artificial y la ha llevado también a los mercados internacionales. Su trayectoria hasta esta etapa actual de crecimiento confirma el potencial de nuestro ecosistema de innovación, gracias también a actores como la Fondazione Agire y TiVentures, y su capacidad para apoyar a las empresas jóvenes a lo largo de las diferentes etapas de su desarrollo».
Nota: Este artículo ha sido traducido utilizando un sistema informático sin intervención humana. LUMITOS ofrece estas traducciones automáticas para presentar una gama más amplia de noticias de actualidad. Como este artículo ha sido traducido con traducción automática, es posible que contenga errores de vocabulario, sintaxis o gramática. El artículo original en Inglés se puede encontrar aquí.
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