Energía solar

Flujo de Machine Learning

Una de las principales apuestas de Solenium es la utilización de tecnología con el fin de brindar servicios más completos y lograr que los ciudadanos puedan, de una forma sencilla y asequible, tener un conocimiento más detallado de su energía, tanto en consumo como en generación, y que a la vez les permita tener una gestión más eficiente de la misma, y a partir de ello no solo contribuir con el medio ambiente, sino también percibir ahorros económicos.

Por eso hemos desarrollado el dispositivo de medición Quoia, que permite medir el consumo energético de los aparatos eléctricos tanto de empresas como de hogares, para que estos puedan tener un control y mejor manejo de sus procesos. Con base en los datos recolectados, es posible identificar anomalías y generar métricas que caracterizan el consumo, además de, a partir de ellas establecer metas, alarmas y/o sugerencias que puedan conllevar a un consumo más eficiente. Es posible además, a través del uso del machine learning establecer tendencias en el consumo, y con ellas proyectar costos de la energía para un lugar o proceso específico.

Sin embargo, es de anotar que para lograr obtener y hacer llegar esta información valiosa a los usuarios, son varias las etapas y personas involucradas en la adquisición, transformación, análisis, procesamiento y despliegue de datos para lograr el objetivo de generar valor a partir de ellos. Conoce a profundidad cómo es el ciclo de vida de un proceso de AI en esta entrada de Machine Learning en Español. 

 

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