Machine learning para una gestión energética avanzada en el hogar

En este seminario, buscamos establecer un sistema para manejar la energía en los hogares de una manera más eficiente, Vamos a utilizar técnicas de aprendizaje automático “Machine Learning” para prever y ajustar de manera automatizada el consumo de energía. En la etapa de diseño, nos enfocaremos en la planificación de la estructura, identificar variables críticas y elegir algoritmos de aprendizaje automático. La elección de dispositivos se centrará en la selección de sensores y actuadores que faciliten la recopilación y control de datos. Posteriormente, en la etapa de implementación nos enfocaremos en la disposición física de los dispositivos seleccionados, asegurando una conexión y ubicación adecuadas. En la etapa de programación, configuraremos el software encargado de ejecutar el modelo de aprendizaje automático y automatizar los ajustes en el consumo de energía. Durante la fase operativa, se realizarán pruebas para evaluar el desempeño del modelo y realizar los ajustes necesarios. El mantenimiento continuo se centrará en la supervisión del sistema, la aplicación de actualizaciones y la resolución de problemas, garantizando un funcionamiento óptimo a lo largo del tiempo. El éxito de este sistema se traducirá en la capacidad de anticipar patrones de consumo y también en su capacidad de adaptarse a cambios según el comportamiento del usuario. Ademas promoveremos la participación activa mediante interfaces de usuario que sean fáciles de usar. En resumen el objetivo de este seminario es unir la domótica con la inteligencia artificial para crear hogares eficientes, sostenibles y adaptables, mejorando la calidad de vida de los residentes y contribuyendo a la preservación del medio ambiente.

• Autores: Caicedo Becerra, Diana Mireya; Rodríguez Meneses, Yenner Zamir
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2023
• Institución: Corporación Universitaria Remington
• Repositorio: Repositorio institucional Uniremington
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.uniremington.edu.co:123456789/2129
• Acceso en línea: https://repositorio.uniremington.edu.co/handle/123456789/2129
• Palabra clave: Eficiencia; Domótica; Machine Learning; Ahorro de energía; Preservación medio ambiente; Aprendizaje automático (Inteligencia artificial); Domótica; Protección del medio ambiente
• Rights: openAccess
• License: Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)