Redes Neuronales Artificiales como Técnica de Inteligencia Artificial para el Ahorro de Energía en Sistemas de Refrigeración-Una Revisión
Autores: Pérez-Gomariz, Mario; López-Gómez, Antonio; Cerdán-Cartagena, Fernando
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Redes Neuronales Artificiales como Técnica de Inteligencia Artificial para el Ahorro de Energía en Sistemas de Refrigeración-Una Revisión
Categoría
Ciencias Medioambientales
Subcategoría
Desarrollo sostenible
Palabras clave
Refrigeración
Eficiencia
Industrial
Sistemas
Inteligencia artificial
Datos
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 44
Citaciones: Sin citaciones
La industria de la refrigeración es un sector intensivo en energía. Aumentar la eficiencia de los sistemas de refrigeración industrial es crucial para reducir los costos de producción y minimizar las emisiones de CO. La optimización de los sistemas de refrigeración suele ser un problema complejo y que consume mucho tiempo. Aquí es donde tecnologías como el big data y la inteligencia artificial juegan un papel importante. Hoy en día, la sensoración inteligente y el desarrollo del IoT (Internet de las Cosas) hacen posible la conexión masiva de todo tipo de dispositivos, lo que permite una nueva forma de adquisición de datos. En este escenario, los sistemas de refrigeración pueden ser medidos de manera integral al adquirir grandes volúmenes de datos en tiempo real. Luego, los modelos de redes neuronales artificiales (ANN) pueden utilizar los datos para impulsar la toma de decisiones autónoma y construir sistemas de refrigeración más eficientes.
Descripción
La industria de la refrigeración es un sector intensivo en energía. Aumentar la eficiencia de los sistemas de refrigeración industrial es crucial para reducir los costos de producción y minimizar las emisiones de CO. La optimización de los sistemas de refrigeración suele ser un problema complejo y que consume mucho tiempo. Aquí es donde tecnologías como el big data y la inteligencia artificial juegan un papel importante. Hoy en día, la sensoración inteligente y el desarrollo del IoT (Internet de las Cosas) hacen posible la conexión masiva de todo tipo de dispositivos, lo que permite una nueva forma de adquisición de datos. En este escenario, los sistemas de refrigeración pueden ser medidos de manera integral al adquirir grandes volúmenes de datos en tiempo real. Luego, los modelos de redes neuronales artificiales (ANN) pueden utilizar los datos para impulsar la toma de decisiones autónoma y construir sistemas de refrigeración más eficientes.