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Financiado

HACIA UNA TRANSICION DIGITAL EN QUIMICA SOLAR. CIENCIA ABIERTA E INTELIGENCIA AR...

LAS TECNOLOGIAS QUIMICAS SOLARES SON UNA DE LAS ALTERNATIVAS MAS PROMETEDORAS A LOS MODELOS INDUSTRIALES EXISTENTES DE PRODUCCION, TRANSFORMACION Y ALMACENAMIENTO DE ENERGIA. SIN EMBARGO, ESTE RETO AUN NO SE HA ALCANZADO DEBIDO A... ver más

01/01/2021

UPM

116K€

Presupuesto del proyecto: 116K€

Líder del proyecto

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

Total investigadores 3944

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2021-01-01

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Participantes

UPM

Lider

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Líder del proyecto

UNIVERSIDAD POLITÉCNICA DE MADRID

Total investigadores 3944

Presupuesto del proyecto 116K€

Descripción del proyecto LAS TECNOLOGIAS QUIMICAS SOLARES SON UNA DE LAS ALTERNATIVAS MAS PROMETEDORAS A LOS MODELOS INDUSTRIALES EXISTENTES DE PRODUCCION, TRANSFORMACION Y ALMACENAMIENTO DE ENERGIA. SIN EMBARGO, ESTE RETO AUN NO SE HA ALCANZADO DEBIDO A LA DIFICULTAD DE ALCANZAR TECNOLOGIAS ESCALABLES, DE BAJO COSTE Y ALTO RENDIMIENTO. EL PROYECTO COORDINADO SOLARCHEM 5.0 PRETENDE CONTRIBUIR A LA INDUSTRIA 5.0, SENTANDO LAS BASES DE LA SINERGIA ENTRE LA TRANSICION ECOLOGICA Y LA TRANSFORMACION DIGITAL EN EL MARCO DE LA QUIMICA SOLAR A TRAVES DE: EL DESARROLLO DE UNA TECNOLOGIA INNOVADORA DE QUIMICA SOLAR BASADA EN INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA), PARA CONVERTIR LOS RECURSOS ABUNDANTES Y CONTAMINANTES EN COMBUSTIBLES Y PRODUCTOS QUIMICOS.ESTE PROYECTO, QUE SE REFERENCIA COMO SUBPROYECTO 4 EN LA MEMORIA DEL PROYECTO, TIENE UN CARACTER TRANSVERSAL A TODO EL PROYECTO. LAS ACTIVIDADES DE INVESTIGACION SE CENTRAN EN DOS ESTRATEGIAS PRINCIPALES: 1) SELECCION Y APLICACION DE LOS ALGORITMOS DE APRENDIZAJE AUTOMATICO (MACHINE LEARNING, ML) NECESARIOS Y ESPECIFICOS PARA CADA UNO DE LOS PAQUETES DE TRABAJO IDENTIFICADOS EN EL PROYECTO, QUE PRONOSTIQUEN LOS SIGUIENTES PASOS DE LAS TAREAS EXPERIMENTALES QUE SE LLEVARAN A CABO EN LOS MISMOS. ESTA SELECCION SE BASARA EN LO YA REPORTADO EN LA LITERATURA EN ALGUNOS TRABAJOS PREVIOS, ASI COMO EN UNA EVALUACION SISTEMATICA DEL RENDIMIENTO DE LOS MISMOS. 2) GENERACION DE UN MARCO DE TRABAJO BASADO EN LA CIENCIA ABIERTA EN LA QUIMICA SOLAR PARA DESCRIBIR LOS EXPERIMENTOS IN-SILICO QUE SE REALIZAN Y QUE NORMALMENTE SE REPORTAN EN LA LITERATURA CIENTIFICO, DE TAL MANERA QUE SE PONGA A DISPOSICION DE LA COMUNIDAD INVESTIGADORA EN ESTE DOMINIO DE UN GRAFO DE CONOCIMIENTOS UNIFICADO (SOLCHEM-KG). SE ESPERA QUE EL GRAFO DE CONOCIMIENTOS GENERADO PERMITA DESCRIBIR LOS EXPERIMENTOS DE APRENDIZAJE AUTOMATICO REALIZADOS Y SU PROCEDENCIA, ENLAZAR LOS RESULTADOS A LOS DATOS DE ENTRADA Y PARAMETROS UTILIZADOS PARA EL ENTRENAMIENTO, PARA LA AGREGACION DE MODELOS, CONJUNTOS DE DATOS Y RESULTADOS, CAPTURANDO SU CONTEXTO Y AGRUPANDO VARIABLES DE ACUERDO CON VOCABULARIOS Y ONTOLOGIAS EXISTENTES. ESTAS ACCIONES SERAN LLEVADAS A CABO POR INVESTIGADORES DE DOS INSTITUCIONES. DEL GRUPO DE INGENIERIA ONTOLOGICA DE LA UPM, QUE CUENTA CON AMPLIA EXPERIENCIA EN INGENIERIA ONTOLOGICA, GRAFOS DE CONOCIMIENTOS Y CIENCIA ABIERTA, HABIENDO PARTICIPADO EN LA CREACION DE NUMEROSOS ESTANDARES W3C (E.G., PROV Y LA SEMANTIC SENSOR NETWORK ONTOLOGY), Y EN PROYECTOS NACIONALES E INTERNACIONALES PARA FACILITAR LA INTEGRACION DE DATOS, LA RECOLECCION DE PROCEDENCIA/PROVENANCE DE PRODUCTOS CIENTIFICOS, Y LA EXTRACCION DE CONOCIMIENTOS DE FUENTES HETEROGENEAS (CONJUNTOS DE DATOS, SOFTWARE, ARTICULOS CIENTIFICOS, ETC.). Y DEL GRUPO SIGNAL PROCESSING FOR NETWORK SCIENCE GROUP (SPANS) DE LA URJC, QUE TIENE UN AMPLIO CONOCIMIENTO EN ALGORITMOS DE APRENDIZAJE AUTOMATICO Y SU APLICACION PARA EXTRAER MODELOS EXXPLICABLES A PARTIR DE CONJUNTOS DE DATOS EXPERIMENTALES.

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