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DISEÑO Y DESARROLLO DE ALGORITMOS DE APRENDIZAJE AUTOMATICO CUANTICO PARA MODELADO Y PREDICCION DE SERIES DE DATOS DE CONSUMO ENERGETICO EL PROYECTO CONSISTE EN EL ANALISIS, INVESTIGACION Y DESARROLLO DE NUEVAS TECNICAS DE APRENDIZAJE AUTOMATICO CUANTICO (QUANTUM MACHINE LEARNING, QML), PARA MODELADO Y PREDICCION DE SERIES TEMPORALES DE CONSUMO ENERGETICO. ESTE OBJ... ver más

01/01/2021

UGR

57K€

Presupuesto del proyecto: 57K€

Líder del proyecto

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

Total investigadores 5524

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2021-01-01 No tenemos la información de la convocatoria

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Este proyecto no cuenta con búsquedas de partenariado abiertas en este momento.

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Participantes

UGR

Lider

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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 5524

Presupuesto del proyecto 57K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto EL PROYECTO CONSISTE EN EL ANALISIS, INVESTIGACION Y DESARROLLO DE NUEVAS TECNICAS DE APRENDIZAJE AUTOMATICO CUANTICO (QUANTUM MACHINE LEARNING, QML), PARA MODELADO Y PREDICCION DE SERIES TEMPORALES DE CONSUMO ENERGETICO. ESTE OBJETIVO CONLLEVA UNA MULTIDISCIPLINARIEDAD INNATA EN AREAS DE CIENCIAS DE LA COMPUTACION Y ENERGIA, Y PROMUEVE LA TRANSICION ECOLOGICA A TRAVES DEL ESTUDIO DE MECANISMOS PARA MEJORAR LA EFICIENCIA ENERGETICA, ASI COMO LA TRANSICION DIGITAL, MEDIANTE EL DESARROLLO DE TECNOLOGIAS DIGITALES DISRUPTIVAS COMO LA COMPUTACION CUANTICA PARA AÑADIR VALOR EN SECTORES TRACTORES PARA LA AGENDA URBANA O LA INDUSTRIA. LOS OBJETIVOS ESPECIFICOS CONSISTEN EN A) ESTUDIAR LAS TECNICAS DE CODIFICACION DE INFORMACION EN COMPUTADORES CUANTICOS (QUANTUM EMBEDDING), Y SU ADAPTACION PARA LA REPRESENTACION DE SERIES DE DATOS ENERGETICAS; B) ESTUDIO Y ADAPTACION DE TECNICAS CLASICAS DE PREDICCION DE SERIES TEMPORALES Y DISEÑO DE ALGORITMOS CORRESPONDIENTES CUANTICOS; C) INVESTIGACION Y DESARROLLO DE NUEVOS MODELOS DE REDES NEURONALES CUANTICAS PARA PREDICCION DE SERIES DE DATOS; Y D) EVALUAR LAS MEJORAS PROPORCIONADAS POR LAS TECNICAS DESARROLLADAS EN EL CAMPO DE LA EFICIENCIA ENERGETICA Y LA PREDICCION DEL CONSUMO DE ENERGIA. PARA PODER ABORDAR LOS OBJETIVOS ANTERIORES, NUESTRA HIPOTESIS DE PARTIDA ES QUE LA PARALELIZACION CUANTICA ES UN MECANISMO CLAVE PARA RESOLVER ESTOS PROBLEMAS Y DESARROLLAR ALGORITMOS DE AAC EFICIENTES EN LAS MATERIAS OBJETO DEL PROYECTO. ESTA HIPOTESIS VIENE RESPALDADA POR RESULTADOS PREVIOS EN EL DESARROLLO DE TECNICAS DE AAC EXISTENTES TALES COMO LAS MENCIONADAS ANTERIORMENTE (QPCA, QSVM, QVC, ETC.). ESTIMAMOS QUE LA TECNOLOGIA QUE SE PRETENDE DESARROLLAR TENDRA UN FUERTE IMPACTO CIENTIFICO, ECONOMICO Y SOCIAL. CON RESPECTO AL IMPACTO CIENTIFICO, SERIAMOS PIONEROS EN ANALIZAR EL PROBLEMA DE SERIES TEMPORALES CON METODOS DE APRENDIZAJE AUTOMATICO CUANTICO, CON SU CORRESPONDIENTE INCIDENCIA EN LA VISUALIZACION DE LA PRODUCCION CIENTIFICA ESPAÑOLA (PRINCIPALMENTE A TRAVES DE PUBLICACIONES JCR) Y COLABORACIONES INTERNACIONALES. EN MATERIA ECONOMICA Y SOCIAL, LOS METODOS A DESARROLLAR SUPONDRIAN LA CREACION DE NUEVOS MECANISMOS Y TECNICAS A USAR POR EL SECTOR PRODUCTIVO EN TEMAS DE ANALISIS DE DATOS, FAVORECIENDO LA ADAPTACION A LOS FUTUROS COMPUTADORES CUANTICOS Y SUS APLICACIONES EN LA INDUSTRIA. ADEMAS, SE CONTRIBUIRA A MEJORAR LA EFICIENCIA ENERGETICA EN LOS EDIFICIOS, GRACIAS AL DESARROLLO DE HERRAMIENTAS PARA MINIMIZACION DEL CONSUMO ENERGETICO. FINALMENTE, EN TERMINOS DE IMPACTO SOCIAL, ESTE PROYECTO CONTRIBUIRA A REDUCIR LA BRECHA DIGITAL EXISTENTE ACTUALMENTE ENTRE LA COMPUTACION CLASICA Y LA CUANTICA, NECESARIA Y ACUCIANTE EN LOS PROXIMOS AÑOS. PRENDIZAJE AUTOMATICO CUANTICO\COMPUTACION CUANTICA\REDES NEURONALES CUANTICAS\PREDICCION DE CONSUMO ENERGETICO\EFICIENCIA ENERGETICA\SERIES TEMPORALES

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