Investigadores del grado en Ingeniería Informática de Sistemas de Información de la Universidad CEU Cardenal Herrera, han desarrollado un módulo basado en redes neuronales artificiales que predice la temperatura de los hogares y ajusta la climatización para un consumo energético más eficiente.

El módulo, que combina sistemas microchip y técnicas de inteligencia artificial, ha sido desarrollado por los investigadores Juan Pardo, Francisco Zamora, Pablo Romeu y Paloma Botella, del Grupo ESAI (Embedded Systems and Artificial Intelligence) de la CEU-UCH, ha informado la universidad en un comunicado.

Estos expertos destacan que la climatización es responsable de más de la mitad del consumo de energía en los hogares, y supone de media el 53,9 % del consumo total. Según sostienen, predecir la temperatura es la mejor forma de optimizar la energía necesaria para aclimatar una vivienda, puesto que "la energía requerida para mantener la temperatura en un hogar es menor que la que hace falta para bajarla o subirla".

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