YAMLP(Yet Another Machine Learning Program)

Universidad EAFIT

Ingeniería de Sistemas

Proyecto Integrador 2

Septimo Semestre

Alexander Acosta Jiménez – aacosta8@eafit.edu.co

Juan Fernando Rincón Cardeño – jrinco15@eafit.edu.co

Esteban Salazar Montoya – esalaza7@eafit.edu.co

Descripción:

La aplicación proyecta cuanta es la radiación que se va a generar en cierto día, teniendo en cuenta los picos que se presentan cada día por las nubes que están sobre Medellín o algunas variables que produzcan afectaciones a la radiación. Permitiendo a un usuario saber cual es la capacidad de energía solar que puede recolectar en un día. La idea es que la solución, permita a los usuarios saber cual es la radiación esperada, en un periodo de tiempo de máximo 5 días, además de actuar como base de datos en caso de querer buscar un momento específico o histórico de la radiación respecto al tiempo.

Problema:

Actualmente la energía solar se ha convertido en una fuente de sustento energético muy popular debido a la conciencia ambiental que se ha generado en los últimos años, a pesar de esto hay una barreras que no dejan que esta medida sea implementada en la ciudad de Medellín, una de estas problemáticas es el desconocimiento de la capacidad de los paneles solares; ya que no se sabe con certeza cuánta energía será recolectada lo que causa incertidumbre a la hora de decidir qué panel solar adquirir o cuánta energía se necesitará suplir mediante otro mecanismo alterno a la energía solar.

Innovación y diferenciador: 

Lo novedoso de nuestra solución es que enfrentamos el problema con nuevas tecnologías como machine learning y optical flow logrando obtener resultados mas exactos, que los existentes y además nuestra aplicación es la primera implementada en Medellín que utiliza esta tecnología.

Proceso de ideación, definición y diseño del producto.

Este proyecto de radiación solar en el Valle de Aburrá, hacia parte del banco de proyectos presentados al inicio de semestre el cual esta a cargo del GRID, ya que nos llamo mucho la atención tomamos la decisión de mirar mas afondo sobre el proyecto. Siendo así nuestra elección para la implementación de la aplicación en Medellín de predicción de la radiación solar.

Sitio web de la aplicación:

http://pi2yamlp.dis.eafit.edu.co/

Poster:

https://drive.google.com/drive/u/0/folders/1d-dJ-0N0S47Vhd0K6Lv5J-kmUcbYJiZ6

Presentación:

https://docs.google.com/presentation/d/1H15G2R055cEgMtdQoLa3TnWPTZJ1kdtr2VxuWOgoxK8/edit#slide=id.g3afcba7122_0_71

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