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dc.contributor.advisorDyner Rezonzew, Isaac
dc.coverage.spatialColombiaspa
dc.creatorPérez Rodríguez, Leidy Catherine
dc.date.accessioned2022-10-19T19:20:11Z
dc.date.available2022-10-19T19:20:11Z
dc.date.created2022
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12010/28702
dc.description.abstractLa 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.extent31 páginasspa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.language.isospaspa
dc.publisherUniversidad de Bogotá Jorge Tadeo Lozanospa
dc.sourceinstname:Universidad de Bogotá Jorge Tadeo Lozanospa
dc.sourcereponame:Expeditio Repositorio Institucional UJTLspa
dc.subjectBig dataspa
dc.titleInteligencia artificial y Big data en ciudades inteligentesspa
dc.type.localTrabajo de grado de maestríaspa
dc.subject.lembBig data -- Tesis y disertaciones académicasspa
dc.subject.lembBases de datos -- Tesis y disertaciones académicasspa
dc.subject.lembBancos de datos -- Tesis y disertaciones académicasspa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.type.hasversioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionspa
dc.rights.localAbierto (Texto Completo)spa
dc.identifier.repourlhttp://expeditio.utadeo.edu.cospa
dc.creator.degreeMagíster en Ingeniería - Gestión Sostenible de la Energíaspa
dc.publisher.programMaestría en Ingeniería - Gestión Sostenible de la Energíaspa
dc.relation.referencesRelación 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.referencesDOCUMENTO 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.abstractenglishArtificial 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.facultyFacultad de Ciencias Naturales e Ingenieríaspa
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/masterThesisspa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdccspa


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