AECOC
INNOVATION HUB

Tendencias - Tecnologías - Impactos

Noticias Tecnología - Innovación - Ciencia

add ver todas

AECOC presenta la tercera edición del PIA Challenge

AECOC presenta la tercera edición del PIA Challenge, que reúne a 16 empresas líderes del sector comprometidas con la innovación y la colaboración para abordar los desafíos del futuro.

Con esta nueva edición, AECOC refuerza su compromiso con la innovación y la colaboración al proporcionar un espacio donde las empresas pueden desarrollar soluciones innovadoras que impulsen el crecimiento y la sostenibilidad en la industria del gran consumo.

El PIA Challenge 2024 se estructura en torno a dos grandes áreas:

  • Digitalización y Nuevas Tecnologías: Se enfoca en el intercambio de datos, nuevos canales de compra, puntos de contacto con el consumidor y gestión de pérdidas.​
  • Sostenibilidad y Economía Circular:  Aborda la valorización de residuos, acciones de compensación, ahorro de recursos (especialmente en huella hídrica), envases retornables y packaging sostenible.

    Una de las principales características distintivas del PIA Challenge es su capacidad para gestionar proyectos colaborativos de cadena completa. Esto implica la participación activa de fabricantes, retailers y operadores del canal Horeca, garantizando un enfoque integral y colaborativo en todas las fases del proyecto.
    Además, el PIA Challenge 2024 incorpora la herrmienta de Foundernest, impulsada por Inteligencia Artificial para realizar campañas de scouting ad-hoc, supervisada por AECOC. Esta tecnología avanzada facilita la búsqueda de las mejores soluciones con alta precisión.


Si tienes una solución disruptiva para alguno de los retos planteados en el PIA Challenge, ¡inscríbete ahora y forma parte de esta iniciativa transformadora! 

Inscríbete aquí.

NOTICIAS RELACIONADAS

add ver todas

La inteligencia artificial puede detectar signos de...

El uso de machine learning puede detectar los patrones y los primeros síntomas del Alzheimer. El estudio se esta realizando a través de un dispositivo que, instalado en el cuarto de un paciente, se encarga de grabar todo lo que sucede a su alrededor incluyendo los movimientos de la persona.Las consecuencias del uso de machine learning en la detección del Alzheimer:Identificación de enfermos en fase temprana – los dispositivos permiten recoger información e identificar patrones que pueden servir para identificar a futuros pacientes, que podrían comenzar a ser tratados años antes de que aparezcan los síntomas obvios como la perdida de memoria.​Creación de un prueba de diagnostico– actualmente no existe prueba para identificar a los enfermos de Alzheimer y los escáneres de cerebro no se pueden utilizar para identificar esta enfermedad. Sin embargo, el machine learning podría permitir desarrollar una prueba de diagnóstico.Mejora de los ensayos clínicos de los medicamentos – los patrones identificados con machine learning pueden eliminar los dos problemas principales en el desarrollo de nuevos medicamentos para el Alzheimer: el desconocimiento de las causas de la enfermedad y la dificultad de identificar pacientes que se beneficien de la medicación.Para saber más haz click aquí

Crean una caja que obtiene agua del aire seco del desierto

Investigadores de la Universidad de Berkeley desarrollan un revolucionario mecanismo por el que se podrá obtener agua potable del aire seco del desierto.

El sistema para detectar y recoger basura automáticamente

Los residuos en las ciudades están cada vez más fuera de control. La población genera en su actividad diaria más residuos de los que las empresas especialistas son capaces de tratar. Investigadores en la India proponen una solución que combina la inteligencia artificial con robotics para el desarrollo de un algoritmo que detecta la basura esparcida en las calles y la recoge gracias a un brazo robótico

El chip analógico de IBM inspirado en el cerebro tiene...

El chip analógico de IBM, inspirado en el cerebro humano, representa un gran avance tecnológico hacia una IA más eficiente y sostenible. La creciente integración de la IA en nuestras vidas ha planteado preocupaciones sobre su impacto ambiental a largo plazo, especialmente en términos de consumo energético y emisiones de carbono, lo que podría obstaculizar su desarrollo.  En este contexto, el innovador chip de IBM marca un cambio de paradigma en la forma en que se realiza la computación (procesamiento y transporte de datos y realización de diversas operaciones) en sistemas de IA. A diferencia de los chips convencionales, donde la computación y el almacenamiento de datos se llevan a cabo en diversos componentes, este chip elimina la necesidad de transferir datos de un lado a otro, reduciendo drásticamente el consumo de energía asociado con esta transferencia de datos. Se estima que el transporte de datos puede aumentar el consumo de energía entre 3 y 10.000 veces más de lo necesario para realizar los cálculos en sí mismos. En comparación, el chip de IBM completa tareas de manera más rápida y con una fracción mínima de la energía requerida por los sistemas convencionales. Este avance representa un paso significativo hacia