Resumo da jornada “Tecnologias avançadas num Gémeo Digital Inteligente. Casos de sucesso – Projeto Twin NavAux”.

Este projeto é cofinanciado pela União Europeia através do Programa Interreg VI-A Espanha – Portugal POCTEP 2021 – 2027.

Na quarta-feira, 2 de julho, realizou-se, no Círculo de Empresários da Galiza, a jornada “Tecnologias avançadas num Gémeo Digital Inteligente. Casos de sucesso – Projeto Twin NavAux”. Um evento organizado no âmbito do projeto Twin NavAux, centrado na promoção da utilização do gémeo digital na indústria auxiliar naval da Galiza – Norte de Portugal, que contou com a presença de mais de uma centena de participantes e no qual se debateu sobre tecnologia e formação aplicadas aos gémeos digitais de produto.

A jornada contou com a participação de oradores de empresas e universidades da Galiza e Portugal e do especialista em cibersegurança Chema Alonso.

 

– ABERTURA

O evento foi inaugurado pelo diretor-geral de Planeamento Energético e Minas, Pablo Fernández Vila.

O diretor-geral deu início à jornada referindo como a tecnologia tem vindo a facilitar a vida de pessoas e empresas, mas nunca com tanta força como atualmente com as tecnologias inteligentes.

A Xunta de Galicia lidera o processo de transformação e implantação destas tecnologias, entre outras, com a Lei 2 /2025 de 02 de abril, de Desenvolvimento e Promoção da IA da Galiza.

Outros exemplos desta liderança da Xunta de Galicia, a partir da Direção-Geral de Planeamento Energético e Minas, são a Contratação Pública Inovadora para conseguir uma administração mineira digitalizada com Inteligência Artificial (IA) ou o próprio projeto Twin NavAux, que promove a utilização do gémeo digital (GD) no setor naval da Eurorregião.

Esta iniciativa está em consonância com a Estratégia Galiza Digital 20-30, e o Eixo Estratégico Transversal da Galiza Digital 2023, apoiando o progresso da IA, a inteligência de dados e a cibersegurança.

Atualmente, as perspetivas para o setor naval são muito promissoras e é um setor muito relevante na Eurorregião, fatores que levaram a Xunta de Galicia a declará-lo um Setor Industrial Estratégico, em fevereiro de 2024, quer pelo seu volume de negócios, quer pelo emprego que gera. Como setor estratégico, dispõe de um Plano Diretor do Naval com uma verba de 62 milhões de euros, grande parte da qual está destinada à promoção da digitalização.

O seu objetivo é a modernização tecnológica e produtiva do setor naval e é neste âmbito que o projeto Twin NAvAux pretende apoiar o setor.

 

– O PROJETO TWIN NAVAUX

A seu turno, José L. de Nicolás, da Direção-Geral de Planeamento Energético e Minas, Alicia Munín, da Universidade da Coruña, e Fátima Leal, da Universidade Portucalense Infante D. Henrique, explicaram aos assistentes os pontos-chave do projeto Twin NavAux.

O objetivo deste projeto é estabelecer a base tecnológica e as condições de formação do pessoal necessário para facilitar a implementação em massa de gémeos digitais de produto, tanto no setor naval, como noutros setores de produção da Eurorregião.

A informação completa sobre o projeto pode ser consultada no site:

https://www.cistecnoloxiaedeseno.gal/es/proyecto-twin-navaux/

O consórcio que trabalha no projeto Twin NavAux é formado por:

BP –  La Dirección Xeral de Planificación Enerxética e Minas de la Xunta de Galicia (GAIN)
BE2 – La Asociación Clúster do Naval Gallego (ACLUNAGA)
BE3 – La Universidad de A Coruña (UDC)
BE4 – El Centro de Apoio Tecnológico à Indústria Metalomecânica (CATIM)
BE5 – La Universidade Portucalense Infante Dom Henrique
BE6  – Ibercisa Deck Machinery SA
BE7 – Industrias Ferri SA
BE8 – Electrorayma

A dotação económica do projeto TWIN NAVAUX é de 1.386.666,38 €, dos quais 1.039.999,79 € (75%) proveem do FEDER e o resto dos sócios do consórcio.

O projeto teve início em setembro de 2023 e concluirá em dezembro de 2025.

A atividades do projeto inluem::

  • Identificação das capacidades tecnológicas necessárias para o desenvolvimento de um gémeo digital no setor auxiliar naval.
  • Formação do setor na transição para o modelo de gémeo digital.
  • Elaboração de um guia para a implementação do gémeo digital.
  • Conceção e arranque de pilotos de gémeo digital de produção em empresas auxiliares do setor naval.

Dentro desta quarta atividade trabalha-se em três pilotos:

Por um lado, os pilotos da Ibercisa e da Ferri, que serão semelhantes.

Se um gémeo digital pode ser utilizado para melhorar a conceção e a validação de um produto, prever o comportamento desse equipamento em particular ou o seu controlo em tempo real, os pilotos destas duas empresas visam especificamente esse terceiro objetivo.

Para tal:

  • Foi estudada a eventual necessidade de instalação de sensores a maiores que os já existentes e, de facto, foram desenvolvidos alguns específicos.
  • Foi configurado um PLC de controlo.
  • São desenvolvidos protocolos de comunicação.
  • São desenvolvidos os modelos de simulação.
  • Estão a ser criadas as bases de dados e os entornos de simulação.

Para isso, estão a ser usadas tecnologias como um PLC com Ubuntu para trabalhar com os dados, um modelo de Internet of Things (IoT) de comunicação, modelos de simulação 1D com Amesim e algoritmos de Machine Learning. O MySQL também é usado como base de dados e um ambiente de execução Phyton.

A visualização dos dados será feita em tempo real, com gráficos e possibilidade de comparar dados reais e previstos (simulados), para obter tendências de mau funcionamento, e isto será efetuado através de tablets robustos que permitam a sua utilização em ambientes industriais.

Com estas visualizações dos dados, será possível ver quando as coisas comecem a falhar.

Por outro lado, está a ser desenvolvido um piloto com a Electrorayma.

Neste caso, não se está a trabalhar com modelos de simulação, como no caso anterior, mas a criar um gémeo para a manutenção preditiva, com algoritmos de Machine Learning (ML).

Estes algoritmos podem ser de classificação ou de previsão e utilizam redes neuronais (autoencoders) que reconstroem os dados de todos os sensores reais e preveem anomalias no sistema.

O seu funcionamento é o seguinte: as anomalias possíveis são identificadas previamente e, após o arranque do GD, os dados poderão indicar em tempo real em qual dos três estados possíveis se encontram os equipamentos: normal, deteriorado ou avariado. Primeiro, os dados ensinam o sistema e, posteriormente, o sistema pode prever o estado do equipamento com base nos dados de funcionamento analisados em tempo real.

A visualização destes dados em tempo real é feita através de gráficos, que incluem também o conceito de explicabilidade (porque é que o sistema ativa um alerta).

 

– PALESTRA “CAN MACHINES THINK OR DREAM WITHOUT HALLUCINATIONS?”

O especialista em cibersegurança Chema Alonso deu uma conferência intitulada “Can Machines Think or Dream without Hallucinations?”; isto é, “As máquinas podem pensar ou sonhar sem alucinações?”.

Chema iniciou a sua exposição recordando como, nos anos 50 do século passado, Alan Turing se questionava sobre se a IA poderia realmente ser construída. Para muitos, este é o início da IA.

Para situar-nos no tempo, o Youtube e o Facebook nascem em 2004, o primeiro iPhone é de 2007 e o primeiro impacto real com a IA surgiu nos anos 2022/2023 com o ChatGPT.

Chamamos a estas décadas intermédias o “Inverno da IA”. Durante as mesmas foi necessário avançar em computação, redes, etc., para poder chegar ao que hoje conhecemos como IA.

Voltando a Turing, foi ele que falou “do jogo da imitação”: se estivermos a falar com uma máquina e não a conseguirmos distinguir de um humano, podemos dizer que é inteligente. O teste de Turing “Physical Turing Test” para robôs mede a semelhança de uma máquina com o ser humano com base no seu comportamento inteligente.

Para que um robô ou uma máquina faça alguma coisa, é necessário ensiná-la; as máquinas têm de aprender. Já não é uma questão de o ser humano aprender primeiro e depois transferir esse conhecimento à máquina; agora ensinamos a máquina através de algoritmos e por isso falamos de Machine Learning (ML). Esta é a principal característica da IA.

E, para facilitar a aprendizagem das máquinas, começamos a falar de gémeos digitais, que consistem em criar uma cópia exata (que está no mundo digital) de um elemento real, aos quais adicionamos um algoritmo de IA e treinamos durante o tempo que for necessário. Se for feito corretamente, quando estiver treinado, esse gémeo digital é adicionado ao robô real e este funciona.

Como é que os robôs são treinados atualmente? Criando mundo virtuais e expondo-os ao maior número possível de situações diferentes.

Treinamos estes robôs em ambientes simulados e utilizando modelos de raciocínio profundo, que são capazes de raciocinar e tomar decisões. Podemos agarrar nestes algoritmos já treinados e simplesmente ajustá-los para usar nos nossos ambientes industriais específicos.

Mas a prioridade era a inteligência destes modelos e não a sua segurança. E, para além disso, precisam de muitos dados. Alimentam-se de uma enorme quantidade de dados, sem ter em conta a sua veracidade, privacidade ou segurança. Pelo que temos problemas com o uso indevido, a fuga de dados pessoais, a parcialidade (mesmo intencional) ou o desalinhamento.

A solução, de forma literal, foi “Pintar o porco com batom”. Qualquer coisa como: sabemos que existem preconceitos e vamos tentar atenuá-los.

Por outro lado, os sistemas informáticos são deterministas. Com a IA procuramos a criatividade e o cérebro humano não é determinista, não guarda cópias exatas de nada do que faz ou diz, mas sim informação difusa. O cérebro humano toma decisões inteligentes e rápidas com o único objetivo de sobreviver.

E é essa grande quantidade de informação difusa do cérebro que a IA armazena e utiliza no processo de construção.

Isto tem um grande impacto nos gémeos digitais porque abre novas linhas de investigação em simulação GD.

Surge o conceito de Primos Digitais: se quisermos treinar um robô, não vamos conseguir simular absolutamente todos os cenários. É necessário criar centenas ou milhares de ambientes 3D gerados virtualmente, que sejam sempre diferentes.

Para evitar a necessidade de criar mundos em 3D, podem usar-se prompts de vídeo generativos, que já têm de uma qualidade impressionante e são criados com maior rapidez que os mundos 3D. Estes prompts são textos explicativos que especificam o que pretende que a IA gere.

Portanto, teríamos três opções:

  • Digital Twins: soluções que se formam muito rápido, mas que é difícil ter um grande ecossistema.
  • Digital Cousins: soluções de formação mais lenta, mas que oferecem mais variedade de situações.
  • Digital Nomads: soluções que treinam lentamente, mas têm uma variedade infinita de cenários.

E todos eles, salienta Chema, têm um grande problema de segurança: estão treinados com tudo o que há na Internet e são altamente inteligentes. Mas a sua única medida de segurança é o System Prompt e existem várias técnicas para o contornar, como o prompt injection ou o Jailbreak.

Atualmente, os Deep Reasoning Models são usados em muitos âmbitos. São modelos muito mais inteligentes e potentes, pois é-lhes adicionada memória, dispõem de um contexto mais vasto, podem executar códigos, estão ligados à Internet em arquitetura rack e analisam todos os prompts antes de produzir o que lhes é pedido.

Neste contexto, surgem as Agentic AI, que são treinadas no que podem fazer e depois só precisamos pedir-lhes que o façam.

Um exemplo simples é o de alguém que diz à ferramenta “está frio” e esta liga o aquecimento.

Um perigo latente hoje em dia é que muitos dos nossos eletrodomésticos podem programar ou ligar-se uns com os outros,, … e não têm medidas de segurança. Alguém pode aceder aos mesmos e alterar as suas funções. E isto é ainda mais perigoso em ambientes industriais, onde estamos a incluir cada vez mais equipamentos inteligentes.

A cibersegurança está a tornar-se cada vez mais essencial em casa e, claro, no trabalho.

 

– MESAS-REDONDAS

Durante a jornada “Tecnologias avançadas num Gémeo Digital Inteligente. Casos de sucesso – Projeto Twin NavAux”, também se realizaram várias mesas-redondas nas quais foram analisadas as tecnologias que desenvolvem e facilitam os gémeos digitais e as necessidades de formação sobre as mesmas.

O projeto Twin NAvAux assenta a sua atividade em dois aspetos complementares: a tecnologia e a formação, de forma que, combinados adequadamente, preparem o setor naval da Eurorregião para o uso dos GD de produto num futuro próximo.

Por isso, foram concebidas duas mesas de debate, uma para cada um destes temas.

 

MESA REDONDA 1. Tecnologías y empresas desarrolladoras.
Moderada por Oscar Gómez de ACLUNAGA.

En esta mesa hemos contado con Gabriel Braña, de Ghenova; Juan Ramón de Bea, de Surcontrol; y Carlos López, de AtlanTTic.

A Ghenova é uma empresa que tem uma vertical em Energia e Indústria e outra que é a Ghenova Digital.

Atualmente está a trabalhar, por um lado, com uma empresa de refrigeração na simulação de um modelo AVAC para o setor naval, com o objetivo de integrá-lo num GD, utilizando um modelo de comportamento OpenModelica, obtiveram os dados iniciais e já têm um modelo de diagnóstico.

Por outro lado, estão a criar um modelo de simulação para a bombas de abastecimento de gasóleo para um Bunckering (reabastecimento no mar) através da criação de modelos de diagnóstico.

Noutra linha deste mesmo tema, vão integrar uma ferramenta logística de que já dispõem com os gémeos digitais.

A Surcontrol é especialista em engenharia de automação e robótica no ambiente marítimo-naval-portuário. Relativamente ao GD é uma empresa de engenharia multidisciplinar que realiza projetos chave na mão.

Atualmente, estão a trabalhar com a Financiauto, fornecedores de muitos equipamentos de bordo, num GD não só para manutenção preditiva dos equipamentos, com também para a exploração dos dados, trabalhando na uniformização deste para poder ligar os vários GD do navio e, desta forma, poder alcançar o navio digital inteligente completo.

O AtlanTTic é um centro de investigação da Uvigo que trabalha principalmente nas áreas de: comunicações, serviços digitais (Big Data, IA…) e cibersegurança.

Neste momento, desenvolve com a Navantia o projeto SSI sobre a cablagem das luminárias do navio para as transformar em centros de comunicações inteligentes, permitindo-lhes, entre outras coisas, autocorrigir as falhas dos LED que as compõem.

Se uma empresa da Eurorregião quiser avançar com a criação de um GD de produto, pode contar com qualquer uma destas três entidades.

Quanto à questão de saber porque é que o GD ainda não está a funcionar a “navio completo”, tem que pensar que o GD ainda está a dar os primeiros passos e que, com os impressionantes progressos da I.A. avançará rapidamente a partir de agora.

Um grande obstáculo é a necessidade de criar uma linguagem comum para a integração de todos os dados de cada GD independente do fabricante (estrandardização).

Por outro lado, tudo será condicionado pelas exigências dos armadores ou dos estaleiros, mas, neste momento, estamos longe de tentar chegar a um navio totalmente digital, não só a nível local, como também a nível mundial. Neste sentido, a Navantia encaminha-se para esse modelo e é de esperar que outras entidades comecem a solicitá-lo, mas, para já, isso não está a acontecer.

 

Dada a complexidade de um navio de guerra, não seria mais fácil começar a fazê-lo já em navios civis, que têm de cumprir menos regulamentos especiais, por exemplo?

Um dos principais problemas na criação dos GD é a obtenção de dados para iniciar a sua conceção, embora por vezes seja possível basear a conceção em dados simulados.

Num futuro não muito longínquo, é provável que toda a indústria seja levada a criar GD, entre outras razões, pela legislação ambiental que privilegia os processos digitais mais amigos do ambiente do que os processos atuais.

Por sua vez, os equipamentos eletrónicos são, atualmente, muito baratos, o que irá facilitar a criação de GD; com estes, a eficiência económica está garantida.

Aliás, a estandardização será então fundamental.

É possível que se chegue a esse gémeo digital de navio completo quando convergirem vários estados da tecnologia; resumindo, quando se tornar mais barata e democratizada.

Relativamente à regulação, terão influência tanto a agenda 50/50, que visa reduzir para metade as emissões globais de carbono até 2030, como a de renovação das frotas mercante e militar.

Uma data interessante seria daqui a cerca de 6 anos, coincidindo com a construção da última fragata contratada pela Navantia, para ver, nessa altura, em que ponto de encontra o GD desse navio.

 

Qual seria a recomendação para uma PME em fase de arranque?

Pensar já, na fase de projeto, se deve ou não integrar o GD, pois adicionar sensores posteriormente será muito complexo e até impossível em muitos casos.

Devem também poder contar com um interlocutor válido na empresa que seja capaz de controlar o mundo em rápida mutação destas tecnologias.

E a formação é essencial, é necessário que o pessoal responsável por esta questão tenha conhecimentos tanto de produção, como do mundo digital

 

Em resposta à questão de se há pessoal formando na Galiza e em Portugal, consideram que sim, que pode haver, e este aspeto está relacionado com a seguinte mesa-redonda.

 

MESA-REDONDA 2. Formação nas tecnologias facilitadoras do gémeo digital.
Moderada por Rafa Dominguez da ACLUNAGA.

A segunda mesa-redonda contou com Fátima Leal da U. Portucalense Infante do Henrique (UPIDH), Alicia Munín da Universidade da Coruña (UdC), Luis Ferreira do Laboratório de Inteligência Artificial Aplicada (2Ai) do Inst. Polit. do Cávavo e do Ave (IPCA) e Javier Rodríguez do Centro Galego de Innovación FP (CGIFP).

A UPIDH, através do Departamento de Ciência e Tecnologia, oferece uma licenciatura em Engenharia Informática, em Engenharia e Gestão Industrial e um mestrado em Ciência de Dados.

Desenvolve projetos com IA em vários setores. No setor farmacêutico, criaram um protótipo de manutenção preditiva para uma máquina de produção de um medicamento. Outro exemplo de IA na indústria é a colaboração com o Metro do Porto, para o qual desenvolveram um protótipo de prevenção preditiva de avarias.

A UDC, participa através do Grupo Integrado de Engenharia (GII) e o CITENI (Centro de Investigação em Tecnologias Navais e Industriais), ambos no Campus Industrial, centrados na robótica cognitiva e ciência da computação.

Em matéria de formação, contam com um mestrado Erasmus Mundi em Gémeo Digital, que se baseia no aprendido e utilizado nos projetos dos grupos de investigação com as empresas.

Em relação a projetos, trabalham principalmente com a Navantia; atualmente, num projeto de GD e, concretamente, em modelos de simulação.

O 2AI dedica-se à exploração da Inteligência Artificial aplicada na computação, na eletrónica e na indústria. Estão a criar novas instalações para o desenvolvimento de projetos e ensino em ciência e computação dos dados e dispõem do seu próprio supercomputador.

Em termos de formação relacionada com este tema, têm um doutoramento em Engenharia de Digitalização.

Neste momento, trabalham num projeto com hospitais, tentando integrar um GD nos sistemas existentes. Trabalham aqui com ciência de dados e com Big Data não estruturados.

Também estão a trabalhar num projeto para a indústria, com o objetivo de conseguir a integração do digital e o físico através de IA, principalmente naquelas pequenas empresas que carecem de meios digitais e/ou de comunicação.

O CGIFP coordena projetos inovadores com centros de formação profissional e empresas, em áreas como o GD, a IA e a cibersegurança, entre outras.

Nas suas oficinas, têm um GD de uma estação automatizada de montagem de peças num entorno que simula uma fábrica real.

Por outro lado, têm o OPI (Orientação Profissional Integral), que é um sistema que utiliza IA para orientar os alunos em que a melhor carreira pode ser com base nos seus gostos e aptidões. Atualmente, é até capaz de prever necessidades futuras de formação para o emprego, o que permite conceber currículos formativos adaptados a essas necessidades futuras.

Com as empresas, trabalham, por exemplo, no InnovatechFP com grupos de alunos/professores que resolvem desafios para as empresas participantes. Este ano, ganharam um desafio sobre manutenção preditiva (com GD e IA) para a Repsol, e foi desenvolvido outro para o grupo Cuevas utilizando um gémeo digital para conceber uma automatização de um processo manual.

 

No que se refere à adaptação da formação à novas necessidades das empresas, são apresentados vários exemplos:

Na UPIDH, o mestrado em Ciência de Dados foi criado há cerca de 4 anos porque foi detetada essa necessidade no futuro.

Na UdC, as licenciaturas não permitem flexibilidade e os mestrados têm limitações. A verdadeira flexibilidade está nos cursos próprios e, a um nível mais baixo, nos cursos de Verão.

A formação profissional dual mostrou ser uma boa iniciativa e, neste sentido, a UdC criará em breve um mestrado dual em Engenharia Naval. Entre outros objetivos, para mostrar aos alunos que estas carreiras são muito interessantes nas empresas e atraí-los para as engenharias.

No IPCA, dentro de projetos de formação de uma rede universitária europeia, trabalham com Programas Avançados de Curta Duração, especializados em temas relevantes.

Nos seus mestrados, há professores que são especialistas das empresas e as teses são propostas por estas, o que obriga a atualizar constantemente os currículos dos próprios mestrados.

 

Dois aspetos que são considerados muito interessantes:

Atualmente, as microcredenciais (não só em Espanha ou Portugal, mas também a nível europeu), que têm um formato de pílula de, por exemplo, 2-3 créditos, são extremamente flexíveis e permitem associar diversos microcréditos e conseguir uma formação “ad hoc” para cada emprego.

De alguma forma, há uma mudança de paradigma que se propõe trabalhar para melhorar as competências dos alunos, para que sejam capazes de se adaptar a tudo o que possa surgir. Não é assim tão importante que saibam muito sobre um determinado tema.

 

Quais são os obstáculos para o GD de produto?

Do ponto de vista técnico, a obtenção de dados iniciais é geralmente um problema difícil de resolver. O pré-processamento dos dados também constitui um problema devido ao tempo que demora em realizar-se e proporcionar dados interessantes.

Por outro lado, a tecnologia existe e agora é muito barata; os dados podem ser analisados com certa facilidade, mas o desenvolvimento de uma nova ideia leva muito tempo a concretizar-se e as PME não têm meios para o fazer. Os centros de investigação têm de as ajudar a avançar mais depressa e, se possível, com apoios públicos.

Nestes desenvolvimentos, é necessário ter em conta as partes envolvidas: as entidades, as pessoas, as infraestruturas e os processos. É preciso saber exatamente o que se necessita e fazer uma auditoria prévia que defina claramente o que significa dar esse passo.

Propõe-se, de um modo geral, dar passos pequenos e bem fundamentados, sempre com base num bom planeamento prévio.

 

– FERRAMENTA ECONÓMICA TWIN NAVAUX

Rafa Dominguez, da Aclunaga, e Josefina Alonso, da Dhigigal, falaram sobre a ferramenta económica Twin NavAux.

No âmbito do projeto Twin NavAux, foi desenvolvida uma ferramenta que permite a avaliação económica do desenvolvimento de um GD de produto.

O importante não é saber tudo; mas sim ter o contacto de quem sabe sobre cada tema!

Seguindo essa premissa, foi desenvolvida a ferramenta Twin NavAux, que permitirá pôr em contacto entidades que queiram criar um GD e entidades/especialistas que as possam ajudar nessa criação.

Foi desenvolvida em colaboração com a Dhigigal e visa conjugar a oferta e a procura tecnológicas, que são também os objetivos da própria Dhigigal.

A ferramenta está disponível para empresas e profissionais no site:

https://marketplace.dihgigal.com/login

 

– OPEN LABS

O projeto Open Labs também foi debatido na jornada.

O Open Labs é outro projeto Interreg-Poctep 2021-2027. Procura empresas que queiram testar diferentes tecnologias para adotá-las nos seus processos.

Há empresas que têm ideias sobre o uso de determinadas tecnologias e não sabem como abordá-las. Este projeto visa apoiá-las para que possam efetivamente testá-las e decidir se são ou não interessantes para o seu negócio.

Podem fazê-lo através de laboratórios avançados, orientação especializada e uma validação em ambientes pré-industriais.

Procuram-se PME, freelancers e empresários, embora as grandes empresas também sejam bem-vindas.

Os domínios tecnológicos abrangidos são: IA, experiências imersivas, GD, RV, RA, digitalização, robótica, assistência física e cognitiva.

As subvenções incluem: formação, horas de apoio técnico e desenvolvimento de modelos empresariais, durante um total de 9 meses.

O prazo de apresentação de candidaturas já está aberto no site:

https://openlabs-network.com

 

– CLAUSURA

A jornada foi encerrada por Carmen Juliani, chefe do serviço de Gestão e Acompanhamento do POCTEP, dentro da Direção-Geral de Relações Externas da Xunta de Galicia

A fronteira Espanha-Portugal é uma das mais extensas da Europa.

Atualmente, a política de coesão europeia é a maior e mais importante financeiramente de toda a União Europeia.

As fronteiras exercem um efeito barreira e desde a Europa, com a ferramenta Interreg, pretende-se eliminar essas barreiras, incentivando a cooperação territorial transfronteiriça. Os projetos realizados devem ter impacto na “raia”.

Dentro do Interreg existe o subprograma Poctep, que está dividido em 5 áreas geográficas de cooperação. O projeto Twin NavAux é um projeto Poctep da zona da Galiza – Norte de Portugal.

O objetivo desejado é que os projetos sejam realmente implementados e, para além disso, é fundamental divulgar os resultados e as ações junto de uma parte tão vasta quanto possível da sociedade, e não apenas entre profissionais.

Atualmente, só estão abertas duas convocatórias Interreg-Poctep.

Pode consultar-se toda a informação sobre as mesmas no site:

https://www.poctep.eu/

 

Esta jornada “Tecnologias avançadas num Gémeo Digital Inteligente. Casos de sucesso – Projeto Twin NavAux” é uma das atividades desenvolvidas no âmbito do Projeto Twin NavAux (cofinanciado pela União Europeia através do Programa Interreg VI-A Espanha-Portugal POCTEP 2021 – 2027), cujo objetivo é estabelecer a base tecnológica e as condições de formação do pessoal necessário para facilitar a implementação em massa de gémeos digitais de produto, tanto no setor naval, como noutros setores de produção da Eurorregião.

Pode descarregar os vídeos de cada secção aqui: