El proyecto VerIoT ha conseguido obtener una predicción sobre el envejecimiento y la degradación del rendimiento de las etiquetas RFID. Esto ha sido posible gracias a una evaluación meticulosa de las etiquetas RFID, utilizando antenas de campo cercano, que han permitido establecer una fuerte correlación entre las mediciones de campo cercano y los resultados de las pruebas de campo lejano. Además, el proyecto ha mejorado los procesos de producción con un control de calidad basado en inteligencia artificial (IA).
Esta correlación presenta el potencial de predecir la susceptibilidad a problemas de rendimiento relacionados con el envejecimiento durante el proceso de producción. Estos conocimientos están demostrando ser invaluables para extender la vida útil y la funcionalidad de los transpondedores RFID, especialmente aquellos utilizados para rastrear artículos de transporte reutilizables en sistemas logísticos sostenibles.
Según la información aportada por Silicon Europe, el objetivo principal de este proyecto ha sido promover la producción sostenible de etiquetas RFID/NFC ecológicas. Al incorporar pruebas de control de calidad mejoradas mediante inteligencia artificial y mantenimiento predictivo en el proceso de producción, el equipo ha optimizado tanto la eficiencia como el uso de recursos, lo que ha contribuido al ahorro de energía y a la reducción del impacto medioambiental.
Resultados del proyecto VerIoT
Entre los resultados del proyecto VerIoT, destaca el desarrollo de una plataforma de radio definida por software (SDR) de alto rendimiento. Esta plataforma ha permitido el procesamiento de datos complejos y la realización de pruebas que validan la funcionalidad del sistema.
Asimismo, el proyecto proporcionó el código binario del firmware y del software, así como el código fuente de los algoritmos de procesamiento de datos en tiempo real. Los resultados de las mediciones y la documentación proporcionan una base sólida para realizar más pruebas y mejorar el sistema.
Uno de los avances más significativos del proyecto es la integración de la tecnología de inteligencia artificial. Al mejorar la inspección de calidad en tiempo real de las etiquetas RFID/NFC, la inteligencia artificial ha impulsado mejoras en la reducción de residuos y el ahorro de energía. Además, el desarrollo de una interfaz gráfica de usuario (GUI) intuitiva coloca a los trabajadores humanos en el centro del proceso de inspección de calidad, lo que les permite tomar las medidas adecuadas en función de la información proporcionada.