Grupo Trevenque participa activamente en el proyecto de investigación DC-AIOPS
El proyecto de investigación DC-AIOPS se centra en la optimización del consumo energético, permitiendo un desarrollo más rápido y sostenible de servicios como los de IIoT e Industria 4.0, ciudades inteligentes, medicina personalizada o vehículos conectados, por la reducción significativa del consumo. Para tal fin, desarrolla un sistema predictivo que aplica estrategias orientadas a datos e Inteligencia Artificial.
Este proyecto ha sido una de las iniciativas financiadas por el Ministerio de Industria, Comercio y Turismo dentro del programa de apoyo a las AEI para contribuir a la mejora de la competitividad de la industria española, y con el apoyo de la Unión Europea a través del Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia con la referencia AEI-010500-2022b-214.
Índice de contenidos
Objetivos generales del proyecto
El objetivo general del proyecto es analizar los impedimentos actuales para una operación automatizada y eficiente de los recursos del Edge utilizando inteligencia artificial, buscando soluciones para los principales retos.
Esperamos que los resultados de este proyecto permitan un desarrollo mucho más rápido y sostenible de servicios asociados al Edge, como los relacionados con IIoT e Industria 4.0, las ciudades inteligentes, la medicina personalizada o los vehículos conectados, gracias a una reducción significativa del consumo, una mayor eficiencia en la operación y una mejora significativa de la utilización de los recursos.
Como caso de aplicación, nos centraremos en la optimización del consumo energético en centros de datos de housing, que también es un problema de máxima importancia, especialmente dado el crecimiento actual de estos centros de datos en nuestro país.
Por tanto, un segundo objetivo general para esta primera fase es analizar las oportunidades de optimización del consumo de energía en centros de datos utilizando técnicas de inteligencia artificial.
Teniendo en cuenta estudios previos de miembros del equipo de trabajo en la Universidad Politécnica de Madrid, estimamos que podemos conseguir una mejora global de más de un 20% en salas que se gestionan de manera eficiente.
- Centro de datos de alta disponibilidad, innovador y eficiente, que proporciona un escenario ideal para la captura de datos y la validación de los modelos y las estrategias de optimización y detección de anomalías.
- Amplia experiencia de operación, que nos ayudará a mejorar la forma de visualizar la información y la experiencia de usuario.
- Amplia experiencia ayudando a las empresas en su proceso de migración al Cloud Computing, que nos permite analizar posibles sinergias que mejoren aún más el consumo.
Modelo de innovación abierta
La investigación se ha basado en el modelo de innovación abierta que promueven las AEIs (Agrupaciones Empresariales Innovadoras) como OnTech, sustentada en alianzas y procesos de colaboración con agentes de innovación del ecosistema empresarial cercano.
Así, colaboramos con TycheTools, Bjumper y, con la Universidad de Castilla-La Mancha – Grupo Mantis
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