El proyecto  SLOW plantea una importante y necesaria innovación en términos de diseño, desarrollo y validación, no sólo a nivel teórico, sino en un entorno de pruebas real y pertinente, que permita investigar y avanzar sobre el conocimiento experto de CTIC en términos de tecnologías asociadas a la Inteligencia Artificial (afianzada sobre la singularidad de W3C), su compromiso con la generación y desarrollo de comunidades inteligentes y la aplicación de la experiencia adquirida en áreas como la Industria 4.0, conjuntando todo este expertise para generar una solución innovadora que afronte un reto emergente de calado mundial.

Considerando el Programa Asturias y la importancia de la transferencia que presenta el mismo, el conocimiento generado y los resultados científicos derivados del mismo, permitirán una transferencia directa, tanto a la comunidad investigadora, como a agentes relevantes en nuestra región, como son los agroganaderos y los responsables políticos encargados de la toma de decisiones en términos de medio ambiente, generando además una solución altamente sostenible con potencial impacto positivo a nivel comunitario, en tanto en cuanto su aplicación derivaría, directamente, en una mejora del medio ambiente y el bienestar poblacional.

El objetivo general del presente proyecto es diseñar una metodología analítica de estimación (emisión y absorción) de gases de efecto invernadero (GEI) mediante la investigación y aplicación de tecnologías avanzadas en un entorno hipersensorizado bajo estándares W3C.