Los webinars del ciclo de casos prácticos «De la Ciencia a la Innovación» son encuentros mensuales que permiten conocer de primera mano experiencias reales implantadas por nuestras entidades socias, en las que el conocimiento científico y tecnológico se transforma en soluciones con impacto económico y social en Euskadi.
En línea con el principio de “difusión social del conocimiento” recogido en el Plan de Ciencia, Tecnología e Innovación Euskadi 2030, esta iniciativa busca acercar ese conocimiento al conjunto de la sociedad a través de encuentros en los que centros tecnológicos y de investigación, empresas y otros agentes del ecosistema de innovación comparten procesos, colaboraciones y aprendizajes clave, fomentando el intercambio directo y reforzando la transferencia de conocimiento.
FECHA
26 de Junio de 2026
TEMA
Inteligencia artificial embebida y visión artificial para detectar en tiempo real corrientes de resaca y bañistas en situación de riesgo, facilitando la actuación temprana de los servicios de socorrismo.
PONENTES
Roberto García Lafuente, CEO de Dinycon Sistemas y Aitor Gutiérrez, investigador de Sistemas Autónomos Inteligentes de Tekniker
ORGANIZACIONES
Desarrollado por Dinycon Sistemas y Tekniker
Cada verano, los ahogamientos en playas vuelven a convertirse en una preocupación social de primer orden. ¿Puede la inteligencia artificial ayudar a prevenirlos?
Te invitamos a conocer RESAC-OFF, un proyecto desarrollado por Dinycon Sistemas y Tekniker que aplica inteligencia artificial embebida y visión artificial para detectar en tiempo real corrientes de resaca y bañistas en situación de riesgo, facilitando la actuación temprana de los servicios de socorrismo.
FECHA
PONENTE/S
Roberto García, CEO de Dinycon Sistemas y Aitor Gutiérrez, investigador de Sistemas Autónomos Inteligentes de Tekniker presentaron el proyecto RESAC-OFF, una solución que combina inteligencia artificial, visión artificial y conocimiento experto para detectar situaciones de riesgo en las playas. El objetivo es ayudar a reducir los ahogamientos mediante alertas tempranas dirigidas a socorristas, administraciones y sistemas de aviso al público.
Los ponentes destacaron que las corrientes de resaca son una de las principales causas de accidentes y ahogamientos en entornos costeros y que, a menudo, pasan desapercibidas para los bañistas porque no son fácilmente visibles.
Durante el desarrollo del proyecto se trabajó con usuarios finales, como socorristas y responsables municipales, para definir requisitos operativos y validar la utilidad de las alertas. El sistema analiza secuencias de imágenes captadas por cámaras instaladas en la costa para detectar patrones característicos de las corrientes de resaca. El proyecto contó con la colaboración de especialistas en geología y dinámica litoral que ayudaron a identificar y etiquetar correctamente las corrientes para entrenar los modelos de IA.
Además de estas imágenes, el sistema incorpora información procedente de otras fuentes como la dirección y velocidad del viento, el estado del mar, las precipitaciones o la temperatura ambiental y del agua. La combinación de información visual y los datos enriquecidos mediante técnicas de aumentación y generación sintética mejora la robustez del sistema.
Una vez procesadas las imágenes el sistema hace un seguimiento de bañistas y genera alertas cuando una persona se encuentra en una zona de riesgo. Esto permite una vigilancia continua y automática, la identificación temprana de situaciones de peligro y el apoyo a la toma de decisiones de equipos de salvamento y administraciones.
El potencial de réplica es elevado, ya que la tecnología puede adaptarse a distintas playas mediante reentrenamiento y calibración local de los modelos. Además, puede aprovechar cámaras ya instaladas y funcionar en playas con conectividad limitada gracias al procesamiento local. Su aplicación podría extenderse no solo a otros puntos del litoral vasco, español e internacional, sino también a otros espacios acuáticos como embalses, riberas fluviales, puertos deportivos o zonas de ocio acuático.





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