dc.contributor.advisor | Dyner Rezonzew, Isaac | |
dc.coverage.spatial | Colombia | spa |
dc.creator | Pérez Rodríguez, Leidy Catherine | |
dc.date.accessioned | 2022-10-19T19:20:11Z | |
dc.date.available | 2022-10-19T19:20:11Z | |
dc.date.created | 2022 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.12010/28702 | |
dc.description.abstract | La inteligencia artificial y la Big Data se está perfilando como una de las tecnologías con mayor proyección, con un potencial de transversalidad que hace que tenga aplicación en todos los campos e industrias. El sector energético no es ajeno a esta tendencia. Las empresas vinculadas a la industria están experimentando ya con sus posibilidades, pero su adopción es limitada. El uso de herramientas de inteligencia artificial, como machine learning o visión artificial, permite en la actualidad analizar datos e imágenes para avanzar en la prevención de incidentes y en la planificación de tareas de soporte y mantenimiento, de forma que se minimicen las interrupciones del servicio. En un futuro, se prevé, estas técnicas podrán desarrollarse al punto de habilitar la automatización inteligente y desarrollar capacidades de autocuración de la red. Un ejemplo del uso de inteligencia artificial en la planificación energética es en las smart cities, éstas usan inteligencia artificial para recolectar información de sus habitantes y así administrar eficientemente los recursos. Con estas bases de datos prevén sucesos o comportamientos que posteriormente pueden evitar. Además, son territorios que utilizan el internet de las cosas para mejorar la calidad de vida de los ciudadanos. En este trabajo se pretende demostrar la importancia de la inteligencia artificial (IA) y la Big Data (BD) para mejorar la eficiencia de las ciudades y como estas tecnologías ayudan a administrar de forma eficiente todos sus recursos y servicios y facilitar la vida de los ciudadanos. | spa |
dc.format.extent | 31 páginas | spa |
dc.format.mimetype | application/pdf | spa |
dc.language.iso | spa | spa |
dc.publisher | Universidad de Bogotá Jorge Tadeo Lozano | spa |
dc.source | instname:Universidad de Bogotá Jorge Tadeo Lozano | spa |
dc.source | reponame:Expeditio Repositorio Institucional UJTL | spa |
dc.subject | Big data | spa |
dc.title | Inteligencia artificial y Big data en ciudades inteligentes | spa |
dc.type.local | Trabajo de grado de maestría | spa |
dc.subject.lemb | Big data -- Tesis y disertaciones académicas | spa |
dc.subject.lemb | Bases de datos -- Tesis y disertaciones académicas | spa |
dc.subject.lemb | Bancos de datos -- Tesis y disertaciones académicas | spa |
dc.rights.accessrights | info:eu-repo/semantics/openAccess | spa |
dc.type.hasversion | info:eu-repo/semantics/acceptedVersion | spa |
dc.rights.local | Abierto (Texto Completo) | spa |
dc.identifier.repourl | http://expeditio.utadeo.edu.co | spa |
dc.creator.degree | Magíster en Ingeniería - Gestión Sostenible de la Energía | spa |
dc.publisher.program | Maestría en Ingeniería - Gestión Sostenible de la Energía | spa |
dc.relation.references | Relación de la inteligencia artificial en el sector eléctrico. [Online] Disponible en: https://primestone.com/relacion-de-la-inteligencia-artificial-en-el-sectorelectrico/ | spa |
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dc.relation.references | María Clara SánchezVanegasa. Manuel Dávilab . Alvaro Gutiérrezc. José David Lópezc. Laura Gonzálezd. Luis Coboe. César O. Diaz. Towards the Construction of a Smart City Model in Bogotá. Universidad de Las Palmas de Gran Canaria, Las Palmas de Gran Canari a, Spain. 2020. Pp.18. ws.org/Vol2714/icaiw_wssc_2.pdf | spa |
dc.relation.references | DOCUMENTO DE LINEAMIENTOS DE POLÍTICA DE CIUDADES INTELIGENTES. SEPTIEMBRE 4 DE https://www.dnp.gov.co/DNPN/Documents/Borrador 2020. Pp LineamientosCiudadesInteligentes.pdf 55. | spa |
dc.description.abstractenglish | Artificial intelligence and Big Data is emerging as one of the technologies with the greatest projection, with a transversal potential that makes it applicable in all fields and industries. The energy sector is no stranger to this trend. Companies linked to the industry are already experimenting with its possibilities, but its adoption is limited. The use of artificial intelligence tools, such as machine learning or artificial vision, currently allows data and images to be analyzed to advance in the prevention of incidents and in the planning of support and maintenance tasks, in such a way that service interruptions are minimized. . In the future, it is anticipated, these techniques may be developed to the point of enabling intelligent automation and developing network self-healing capabilities. An example of the use of artificial intelligence in energy planning is in smart cities, they use artificial intelligence to collect information from their inhabitants and thus efficiently manage resources. With these databases they anticipate events or behaviors that they can later avoid. In addition, they are territories that use the internet of things to improve the quality of life of citizens. This paper aims to demonstrate the importance of artificial intelligence (AI) and Big Data (BD) to improve the efficiency of cities and how these technologies help to efficiently manage all its resources and services and make life easier for citizens. | spa |
dc.publisher.faculty | Facultad de Ciencias Naturales e Ingeniería | spa |
dc.type.driver | info:eu-repo/semantics/masterThesis | spa |
dc.type.coar | http://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc | spa |