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por | Abr 11, 2026 | startups 2026

Sismos
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La ‘startup’ Sismos abarata la tecnología que permite a las industrias realizar el control de calidad de su producción por visión artificial

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Abarata la tecnología que permite a las industrias realizar el control de calidad de su producción por visión artificial

Los jóvenes de la imagen son Ernesto Antelo, fundador de Sismos, y Lucina Poma, su directora comercial, y las cajitas que sostienen son capaces de ahorrar mucho dinero a cualquier empresa que produzca en cadena. La de él, es un miniordenador. La de ella, una cámara industrial, un sistema de visión robotizada que ofrece alta fiabilidad y precisión. Juntas, y sin apoyo de ningún otro dispositivo, automatizan la inspección visual de los controles de calidad permitiendo, por ejemplo, que una pieza mínimamente defectuosa sea descartada en las primeras fases del proceso.

La empresa, una de las 24 ‘startup’ que protagonizarán la undécima edición de B-Venture, surge en septiembre del año pasado a raíz del Trabajo de Fin de Máster en Innovación Tecnológica de Antelo en Nueva Bureba, la planta levantada por Campofrío tras el incendio de 2014 y considerada una de las más innovadoras del sector. Allí le propusieron crear «una solución teórica» que permitiera reducir los desperdicios en la línea de recepción de materia prima. Él, sin embargo, fue capaz de pasar a la práctica y probar ‘in situ’ la incorporación al control de calidad de unos sistemas de visión artificial. Esta tecnología es una rama de la Inteligencia Artificial que permite a las computadoras interpretar fotos o vídeos buscando en cada una de las imágenes que reciben la información que previamente les indiquemos. En este caso, se les pedía que identificaran piezas de carne que no cumpliesen las características que exigía una línea de producción determinada, lo que permitía que se pudieran retirar antes de ser procesadas.

El resultado fue la reducción de las mermas en más de un 60%, un éxito que le animó a acordar con la empresa las condiciones en las que podía explotar la innovación a través de su propia ‘startup’. «La idea inicialmente era trabajar para otras empresas de la industria alimentaria, pero en realidad la solución es aplicable a cualquier planta de producción automatizada y, de hecho, ahora, estamos ultimando un proyecto para una firma del sector automovilístico. Al final, lo que ofrecemos interesa a cualquier empresa; es un sistema mucho más barato que los puestos de control que ya existen porque nuestra plataforma es una tecnología agnóstica, lo que quiere decir que puede trabajar con cualquier cámara que la empresa ya tenga instalada sin necesidad de usar las que le ofrecemos», explica.

Su solución consta de dos partes. Por un lado, tenemos un ‘software’ que gestiona la información y entrena un modelo de Inteligencia Artificial. Imaginemos que tenemos que fabricar tuercas en serie y sabemos que de vez en cuando la máquina roscadora falla, por lo que algunas de las piezas pasan a la siguiente fase del proceso de producción sin las estrías. Es decir, sin ninguna utilidad. Si facilitáramos al ‘software’ muchas imágenes de tuercas con rosca, por un lado, y otras tantas de piezas defectuosas, por otro, el sistema aprendería a hacer esa distinción por sí mismo. De modo que cuando la cámara a la que va conectado envíe la imagen de una que presente esa tara sabrá identificarla y, lo mejor, avisar a través de un protocolo de comunicación industrial al siguiente automatismo de la cadena de producción para que la descarte.

En el caso de Sismos, el proceso para enseñar al modelo a diferenciar las piezas se puede hacer también a partir de texto, lo que simplifica mucho el trabajo. En vez de señalar manualmente en cada foto a qué detalle debe la máquina prestar atención –casi como quien saca un rotulador rojo–, podemos escribir una orden tipo «busca tuercas sin rosca» que el sistema entenderá correctamente porque previamente se le ha enseñado lo que es una rosca. Es decir, ya sabrá lo que tiene que buscar y, por tanto, podrá avisar cuando no lo encuentre. Esto hace que el aprendizaje se haga en horas, y la persona sólo tenga que hacer una validación final. «Además, si fuera necesario introducir nuevas variables se le podría reeducar tantas veces como hiciera falta y también podría incluso alertar de errores o anomalías no especificadas porque, simplemente, estaría detectando algo que no se corresponde con lo que tiene que dar por bueno», señala Antelo.
La empresa, que está en dos aceleradoras –Lanzadera, en Valencia, y Polo Positivo, en Burgos–, acaba de iniciar la fase de comercialización y quiere ofrecer la incorporación de su tecnología a los procesos productivos tanto llave en mano como a través de integradores de tecnología.

B-Venture

¿Qué es? Punto de encuentro entre 'startups', inversores, empresas y figuras relevantes del ecosistema emprendedor.

¿Dónde y cuándo? Palacio Euskalduna, 21 y 22 de abril.

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