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PID2021-125537NA-I00

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APRENDIZAJE PROFUNDO DE MODELOS DE SIMULACION DE EDIFICIOS PARA MEJORA DE LA EFI...

APRENDIZAJE PROFUNDO DE MODELOS DE SIMULACION DE EDIFICIOS PARA MEJORA DE LA EFICIENCIA ENERGETICA LA SIMULACION COMPUTACIONAL DE FENOMENOS FISICOS ES UN PROCESO MUY COMPLEJO Y COSTOSO. EN PARTICULAR, LA SIMULACION DEL COMPORTAMIENTO ENERGETICO DE UN EDIFICIO (COMO REACCIONA ANTE LOS CAMBIOS EN LAS CONDICIONES INTERNAS Y EXTERN... ver más

01/01/2021

UGR

80K€

Presupuesto del proyecto: 80K€

Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DE GRANADA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 5509

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

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Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DE GRANADA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 5509

Presupuesto del proyecto 80K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto LA SIMULACION COMPUTACIONAL DE FENOMENOS FISICOS ES UN PROCESO MUY COMPLEJO Y COSTOSO. EN PARTICULAR, LA SIMULACION DEL COMPORTAMIENTO ENERGETICO DE UN EDIFICIO (COMO REACCIONA ANTE LOS CAMBIOS EN LAS CONDICIONES INTERNAS Y EXTERNAS DE LOS ELEMENTOS CLIMATIZACION E ILUMINACION), REQUIERE LA CREACION DE COSTOSOS MODELOS BASADOS EN ECUACIONES DE TRANSFERENCIA DE ENERGIA. ESTOS MODELOS DE SIMULACION TRADICIONALES NO PERMITEN GENERAR DATOS EN CANTIDAD Y VELOCIDAD SUFICIENTES PARA PREDECIR SU EVOLUCION Y TOMAR DECISIONES EN CONSECUENCIA DE FORMA AUTOMATICA. POR EL CONTRARIO, UN MODELO DE SIMULACION BASADO EN DATOS (DATA DRIVEN SIMULATION MODEL, DDS) ES CAPAZ DE EMULAR EL COMPORTAMIENTO DE UN SISTEMA DE MANERA SIMILAR A LOS SIMULADORES BASADOS EN PRINCIPIOS FISICOS, PERO REQUIRIENDO MENOS ESFUERZO EN SU CONSTRUCCION SE APRENDE AUTOMATICAMENTE A PARTIR DE DATOS HISTORICOS Y MENOS TIEMPO PARA SU EJECUCION NO NECESITA RESOLVER ECUACIONES COMPLEJAS. SIN EMBARGO, LAS APROXIMACIONES A LOS DDS EXISTENTES EN LA LITERATURA, BASADAS EN TECNICAS ESTADISTICAS CLASICAS PARA ANALISIS DE SERIES TEMPORALES, PRESENTAN VARIAS LIMITACIONES: REQUIEREN CODIFICAR NUMERICAMENTE CONOCIMIENTO DEL PROCESO FISICO SUBYACENTE, USAN UN NUMERO REDUCIDO DE VARIABLES DE ENTRADA Y SALIDA Y SON DIFICILES DE EXTENDER A ESCENARIOS DIFERENTES.SINERGY INVESTIGARA Y DESARROLLARA NUEVAS TECNICAS DE APRENDIZAJE PROFUNDO (DEEP LEARNING) PARA CONSTRUIR AUTOMATICAMENTE MODELOS DDS MAS RAPIDOS, PRECISOS Y REALISTAS USANDO REDES NEURONALES (DEEP DDS, D3S). SE PROPONEN 3 OBJETIVOS INTERRELACIONADOS: (1) CREACION DE NUEVAS ARQUITECTURAS DE DEEP LEARNING PARA SIMULACION BASADA EN DATOS, (2) CARACTERIZACION DE LA RELACION ENTRE UN MODELO D3S Y EL CORRESPONDIENTE SISTEMA FISICO, (3) INCORPORACION DE CAPACIDADES PARA MANEJO DE INFORMACION IMPRECISA E INCIERTA. COMO RESULTADO, SINERGY GENERARA DIVERSOS METODOS, MODELOS COMPUTACIONALES, ALGORITMOS Y SOFTWARE PARA EL APRENDIZAJE DE SIMULADORES D3S. ESTAS CONTRIBUCIONES SE APLICARAN Y VALIDARAN EN EL DOMINIO DE LA SIMULACION ENERGETICA DE EDIFICIOS.LOS RESULTADOS DE SINERGY GENERARAN NUEVAS OPORTUNIDADES, LINEAS DE INVESTIGACION Y TECNOLOGIAS CON APLICACION INDUSTRIAL EN EL AMBITO DEL CONTROL AUTOMATICO Y LA TOMA DE DECISIONES. PARA MAXIMIZAR EL ALCANCE, TODOS LOS DESARROLLOS (PUBLICACIONES Y SOFTWARE) SE ARCHIVARAN DE FORMA PUBLICA Y SE REALIZARAN ACTIVIDADES DE DIFUSION TRASLADANDO LOS AVANCES AL PUBLICO GENERAL. ACADEMICAMENTE, SE PREVEN AL MENOS 6 PUBLICACIONES EN REVISTAS JCR-Q1. ADEMAS, SE PROPONE UN PLAN DE DIFUSION DE RESULTADOS E INTERNACIONALIZACION, APOYADO EN LA PARTICIPACION DE INVESTIGADORES DE INSTITUCIONES EXTRANJERAS EN EL PROYECTO, Y UN PLAN DE TRANSFERENCIA DE RESULTADOS, CON LA PARTICIPACION DE LAS EMPRESAS E INSTITUCIONES INTERESADAS EN EL PROYECTO.LA TEMATICA Y LA APROXIMACION DEL PROYECTO SE ADECUAN A LAS PRIORIDADES TEMATICAS, NACIONALES E INTERNACIONALES ACTUALES. SINERGY ES UN PROYECTO DE INVESTIGACION NO ORIENTADA (AUNQUE RELACIONADO CON LA PRIORIDAD TEMATICA 5. CLIMA, ENERGIA Y MOVILIDAD) DENTRO DEL PROGRAMA ESTATAL PARA IMPULSAR LA INVESTIGACION CIENTIFICO-TECNICA Y SU TRANSFERENCIA, DEL PLAN ESTATAL DE INVESTIGACION CIENTIFICA, TECNICA Y DE INNOVACION 2021-2023. ASIMISMO, ESTA ALINEADO CON LAS INICIATIVAS PARA LA INDUSTRIA 4.0, LA ESTRATEGIA ESPAÑOLA DE I+D+I EN IA Y LA EUROPEAN STRATEGY FOR DATA. PRENDIZAJE AUTOMATICO\GESTION DE LA ENERGIA\SIMULACION ENERGETICA EDIFICIOS\DEEP LEARNING

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