INTELIGENCIA COMPUTACIONAL EN SITUACIONES DE ALTA INCERTIDUMBRE. APLICACIONES A...
INTELIGENCIA COMPUTACIONAL EN SITUACIONES DE ALTA INCERTIDUMBRE. APLICACIONES A TECNOLOGIAS ECOEFICIENTES
DENTRO DE LOS OBJETIVOS DE NEUTRALIDAD ENERGETICA ESTABLECIDOS EN LA ESTRATEGIA ESPAÑOLA DE CIENCIA Y TECNOLOGIA Y EL MARCO SOBRE CLIMA Y ENERGIA PARA 2030 DE LA COMISION EUROPEA, EN EL PRESENTE PROYECTO SE GENERA EL CONOCIMIENTO...
DENTRO DE LOS OBJETIVOS DE NEUTRALIDAD ENERGETICA ESTABLECIDOS EN LA ESTRATEGIA ESPAÑOLA DE CIENCIA Y TECNOLOGIA Y EL MARCO SOBRE CLIMA Y ENERGIA PARA 2030 DE LA COMISION EUROPEA, EN EL PRESENTE PROYECTO SE GENERA EL CONOCIMIENTO CIENTIFICO NECESARIO PARA DISEÑAR E IMPLEMENTAR ALGORITMOS DE INTELIGENCIA COMPUTACIONAL APLICABLES A LA OPERACION ECOEFICIENTE DE DIFERENTES SISTEMAS, TALES COMO LOS AEROGENERADORES, LOS MOTORES DE AVIACION, LOS CENTROS DE DATOS, LOS VEHICULOS ELECTRICOS Y OTROS,LOS ALGORITMOS ECOEFICIENTES OPTIMIZAN SIMULTANEMENTE LA CALIDAD DEL SERVICIO Y EL NUMERO DE KG, DE CO2 QUE SE EMITEN A LA ATMOFERA, A DIFERENCIA DE LA GESTION DE MINIMA ENERGIA, EN UNA OPERATIVA ECOEFICIENTE NO SOLO SE OPTIMIZA EL CONSUMO ENERGETICO DURANTE EL FUNCIONAMIENTO DEL SISTEMA, SINO QUE TAMBIEN SE TIENEN EN CUENTA LOS GASES DE EFECTO INVERNADERO PRODUCIDOS DURANTE LA FABRICACION DEL EQUIPO, EL IMPACTO AMBIENTAL DE LA FABRICACION SE DISTRIBUYE A LO LARGO DE LA VIDA UTIL, Y DEPENDE DE LAS REPARACIONES, EL RECICLADO O LA SEGUNDA VIDA DE LOS COMPONENTES, LA GESTION AMBIENTALMENTE EFICIENTE ES RESPETUOSA CON LA SALUD DE LOS EQUIPAMIENTOS, LO QUE NO NECESARIAMENTE OCURRE CON LA GESTION DE MINIMA ENERGIA, LA ESTIMACION DE LA VIDA UTIL REMANENTE EN UN EQUIPO ES UN ASPECTO CENTRAL DE ESTAS TECNICAS, AHORA BIEN, LA SALUD DE UN EQUIPAMIENTO DEPENDE DE DIFERENTES FACTORES (COMO SU CARGA, LAS CONDICIONES AMBIENTALES, O SU MANTENIMIENTO), NO SIEMPRE CONOCIDOS O PREDECIBLES, LOS MODELOS DE SALUD IGNORAN MUCHOS DE ESTOS FACTORES, POR LO QUE SUS PREDICCIONES ESTAN AFECTADAS DE INCERTIDUMBRE EPISTEMICA (O SISTEMATICA), QUE SE PROPAGA A LA ESTIMACION DE LA VIDA UTIL Y A LA CUANTIFICACION DEL COSTE AMBIENTAL DE LAS AVERIAS, LA PROPUESTA CIENTIFICA DE ESTE TRABAJO BUSCA RESOLVER LOS PROBLEMAS FUNDAMENTALES Y METODOLOGICOS RELACIONADOS CON EL APRENDIZAJE DE MODELOS CON UNA ELEVADA INCERTIDUMBRE DE TIPO EPISTEMICO, LA OPTIMIZACION DEL RIESGO DE UN MODELO BAJO ESTA INCERTIDUMBRE ESTA RELACIONADA CON LAS DIFERENTES GENERALIZACIONES DE LA ESTIMACION MAXIMO VEROSIMIL A DATOS INCOMPLETOS E IMPRECISOS, EN EL PRESENTE PROYECTO SE INTRODUCE UN NUEVO TIPO DE REPRESENTACION DEL RIESGO EMPIRICO CON INCERTIDUMBRE EPISTEMICA, Y SE ANALIZAN LAS PROPIEDADES DE ESTA REPRESENTACION, SE PROPONEN DIFERENTES ORDENACIONES ESTOCASTICAS SOBRE SUS VALORES Y POR ULTIMO SE DISEÑAN NUEVAS METAHEURISTICAS PARA ENCONTRAR LOS ELEMENTOS MINIMALES DE ESTAS ORDENACIONES, DESDE UN PUNTO DE VISTA APLICADO, ESTAS METAHEURISTICAS CONSTITUYEN LA BASE DE DIFERENTES TECNOLOGIAS INFORMATICAS, APLICABLES A SISTEMAS DE DIFERENTES TAMAÑOS, EN ESTE PROYECTO SE PRESTA UN INTERES ESPECIAL A LOS EXTREMOS DE LA ESCALA: DISPOSITIVOS DE POTENCIA DE CALCULO REDUCIDA, ALIMENTADOS A BATERIAS (COMO UN MARCAPASOS O UN AUDIFONO) Y LOS GRANDES SISTEMAS (COMO UN CENTRO DE CALCULO), SE DESARROLLARAN MODELOS DE SALUD DE BATERIAS DE LITIO DE GRAN CAPACIDAD (PARA AUTOBUSES ELECTRICOS), DE AEROGENERADORES, DE MOTORES DE AVIACION Y DE CENTROS DE PROCESOS DE DATOS, ADEMAS DE DIFERENTES SISTEMAS PROPIOS DEL TRANSPORTE INTELIGENTE (GESTION DE RUTAS, DE FLOTAS Y DE SENSORES DE IMPACTO DISTRIBUIDOS), POR ULTIMO, SE GENERARAN ESTRATEGIAS PARA SISTEMAS CON CAPACIDAD DE COMPUTO LIMITADA (PULSERAS DE RECONOCIMIENTO DE ACTIVIDAD HUMANA, MARCAPASOS, AUDIFONOS), BUSCANDO QUE EL TIEMPO DE VIDA UTIL DE LAS BATERIAS SEA MAXIMO (MAXIMA DURACION POR CARGA, MAXIMO NUMERO DE RECARGAS), SOFT COMPUTING\MINERÍA DE DATOS Y APRENDIZAJE\ALGORITMOS EVOLUTIVOS\SISTEMAS BASADOS EN REGLAS FUZZY\SISTEMAS DIFUSOSver más
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