1 – 10 meses
Arquitectura de referencia
Modelo basado en IDSA con gobernanza extendida
DAEKIN — Arquitectura para compartir datos industriales sin perder soberanía
Investigación en plataformas de intercambio seguro de datos entre organizaciones, aplicada al sector de la eólica offshore.
El reto
En la industria, los datos valen más cuando se comparten. Pero casi nadie los comparte.
En el sector eólico offshore —y en el resto de la industria— los datos de operación se quedan atrapados entre fabricantes, operadores y componentistas. Cada organización tiene información valiosa, pero nadie la comparte: hacerlo implica ceder el control sobre su uso posterior, y las herramientas para proteger ese control sin renunciar a la colaboración no existían a un nivel de madurez aplicable en producción.
"DAEKIN abordó una pregunta de arquitectura de fondo: ¿cómo se construye una plataforma donde los datos circulen con garantías, los dueños mantengan la soberanía y el conocimiento compartido genere valor para todos?"
Iker Barrena — Director de Hispavista Labs
Datos del proyecto
Consorcio
Tecnalia (líder), Clúster de Energía, Tekniker, Ikerlan, Glual Innova, Hispavista Labs
Periodo
2020 – 2021 (2 ejercicios)
Rol HVLabs
Modelos de negocio y aplicación de IA en el caso de uso eólico offshore
Financiación
Gobierno Vasco — Programa ELKARTEK
Madurez alcanzada en la plataforma offshore
TRL
Timeline del proyecto
24 meses, de la arquitectura de referencia al caso de uso validado
La investigación se organizó en bloques que primero definieron el marco arquitectónico y después lo aterrizaron en un caso real del sector offshore.
La solución
Cuatro pilares que convierten el intercambio de datos en infraestructura confiable
Arquitectura de referencia IDSA extendida
Modelo de intercambio de datos basado en International Data Spaces Association, ampliado con políticas de gobernanza y confiabilidad más allá del control de acceso tradicional.
Control de uso, no solo de acceso
Mecanismos que permiten al proveedor del dato definir cómo se usa su información una vez fuera de su infraestructura: condiciones, obligaciones y trazabilidad que viajan con el propio dato.
Federated Machine Learning para colaboración sin exposición
Técnicas que permiten que varias organizaciones entrenen modelos conjuntos sin compartir los datos en crudo. El conocimiento se agrega; la información sensible permanece en cada origen.
Blockchain para trazabilidad verificable
Integración de tecnologías de registro distribuido compatibles con IDSA para garantizar la integridad y auditabilidad de las transacciones de datos entre organizaciones.
Por qué te importa
Lo que aprendemos aquí se aplica a cualquier ecosistema con datos distribuidos
DAEKIN no es solo un proyecto eólico. Es la demostración de que la colaboración entre organizaciones en torno al dato es técnicamente viable cuando la arquitectura se diseña con el criterio adecuado.
Casos de éxito
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