Investigación

La empresa Detea S.A. licencia la aplicación desarrollada con la colaboración de la UPO ‘iPresCons’

‘iPresCons’ permite predecir un intervalo de precios para un determinado bien inmueble basándose en técnicas de Machine Learning y Big Data.

ilustración coste inmobiliario iPresCons es una aplicación de Inteligencia Artificial, desarrollada por investigadores de la UPO en base a un contrato suscrito con la empresa DETEA, S.A. para la participación del Grupo de Investigación PAIDI Data Science & Big Data Lab (TIC 254), en el proyecto de I+D: “Modelos predictivos para la gestión colaborativa de estimaciones en procesos de relación con el cliente”, que DETEA, S.A. presentó a la convocatoria de la Corporación Tecnológica de Andalucía (CTA). Esta aplicación es útil a la hora de estimar el coste de una construcción pues permite predecir un intervalo de precios para un determinado bien inmueble basándose en técnicas de Machine Learning y Big Data.

De acuerdo a los términos del contrato suscrito entre las partes, la Universidad Pablo de Olavide ha cedido  a la empresa DETEA S.A. el derecho de explotación de la propiedad intelectual de iPresCons – Gestión Inteligente de Proyectos de Construcción de Bienes Inmuebles, reteniendo una licencia no exclusiva con fines de investigación y docencia. iPresCons es una aplicación de Inteligencia Artificial, desarrollada por investigadores del Data Science & Big Data Lab de la Universidad Pablo de Olavide (Alicia Troncoso Lora, Gualberto Asensio Cortés, Francisco Martínez Álvarez, José Francisco Torres Maldonado y Samuel Conesa Ordoñez), que permite predecir un intervalo de precios para un determinado bien inmueble, basándose en técnicas de Machine Learning y Big Data.

Para ello, los expertos han desarrollado un software junto a una aplicación web integral, que automatiza el proceso y constituye el punto de interacción entre el usuario y la base de datos. La información introducida y los presupuestos generados se van almacenando en un histórico sobre el que se aplican técnicas de Machine Learning. Y es que los algoritmos de Machine Learning requieren que los datos de entrada se presenten de forma uniforme y con una estructura bien definida, por lo que la primera fase del desarrollo del software, realizada en colaboración con personal de DETEA S.A., se ha basado en el análisis, estructuración y paquetizado de la información correspondiente a obras ya realizadas, unificando el formato de presentación de las mismas y diseñando una base de datos que permite almacenar toda la información existente de forma uniforme y estructurada.

Además, los investigadores de la UPO han diseñado una aplicación web integral que permite automatizar este proceso así como ser el punto de interacción entre el usuario y la base de datos, facilitando la entrada de información y generación de presupuestos, y almacenando todos los datos en la base de datos con el fin de generar un histórico lo suficientemente grande como para poder aplicar técnicas de Machine Learning y Big Data. Asimismo, la aplicación permite la gestión de obras, incluyendo la consulta, creación, modificación y borrado. Para cada una de estas obras, queda almacenado de forma persistente el número de referencia de obra, nombre, descripción y usuario que la ha creado.

El sistema ofrece, incluso, la gestión completa de presupuestos que incluye la creación de nuevos presupuestos asociados a una obra concreta así como la consulta, modificación y borrado de los mismos.

La Universidad Pablo de Olavide, en el marco del proyecto de DETEA, S.A. ‘Modelos predictivos para la gestión colaborativa de estimaciones en procesos de relación con el cliente ha desarrollado y registrado la propiedad intelectual de iPresCons como resultado del proyecto. Este proyecto fue abordado en el marco de un contrato de investigación y desarrollo entre la Olavide y DETEA S.A., investigación liderada por Alicia Troncoso Lora, catedrática de Lenguajes y Sistemas Informáticos de la UPO.

DETEA surge en el año 1988 e inicia su actividad con la edificación industrial, comercial y de edificios singulares. Es una empresa de referencia dentro del sector de la ingeniería y construcción y siempre ha estado interesada en ofrecer las últimas tecnologías en materia de construcción. Es por ello que no duda en contar con la universidad para promover el desarrollo de proyectos propios de innovación en los que se apliquen los avances del conocimiento, como ha sido el caso del proyecto

Fuente: Oficina de Transferencia de Resultados de Investigación (OTRI)

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