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Historias de la nube: Pronosticando la energía

La nube de la Universidad de Tejas ayuda a pronosticar nuestras futuras necesidades energéticas

Por Paul Navratil, investigador principal del centro TACC (centro de informática avanzada de Tejas) en la Universidad de Tejas en Austin, Investigación académica

 

Al contar con el segundo y el tercer superordenador más grande del mundo para uso académico disponemos de mucha experiencia para gestionar grandes cantidades de datos para fines de investigación. Pero lo que realmente es muy emocionante es lo que podemos hacer con todos esos datos, cómo podemos utilizarlos para desarrollar soluciones reales que superen retos muy reales. Con las herramientas de visualización en pantalla táctil con tecnología Intel®, ayudamos a que las personas vean sus datos, permitiendo que éstos sean accesibles por los investigadores y que estén disponibles para los usuarios.

Tomemos el proyecto de demostración de red inteligente Pecan Street como ejemplo, donde recopilamos datos de uso de electricidad, agua y gas así como datos de generación de energía solar de más de 200 hogares, colegios, pequeñas empresas y edificios comerciales en la comunidad de Mueller en Austin, Tejas. Un gran número de dispositivos y sensores de medición controlan el uso energético en los edificios y luego los transfieren al TACC.

Con el tiempo este proyecto capturará datos de más dispositivos, como hubs de energía inteligente y sensores de energía avanzada equipados con el procesador Intel® Atom™, involucrará a más de 1.000 hogares y empresas y abarcará más puntos de datos, como información de circuito por circuito, para comprender qué aparatos y dispositivos son los más eficientes y en qué parte del hogar es mejor utilizar la energía producida (como la solar). Los dispositivos con tecnología Intel® también permiten probar el software para permitir a los propietarios gestionar sus vehículos eléctricos y sistemas HVAC para optimizar así los programas de frecuencia de utilidades y ahorrar, potencialmente, dinero y energía.

Se espera que el proyecto Pecan Street sume varios terabytes de datos no procesados este mismo año, datos que deben diseccionarse y analizarse así como enviarse a varios distritos. Nuestro superordenador, equipado con procesadores Intel® Xeon® que pronto incorporará la arquitectura Intel® Many Integrated Core Architecture (Intel® MIC) con nuestro próximo sistema Stampede, cuenta con la potencia necesaria para procesar los datos en múltiples variables, permitiendo a los investigadores hacer el tipo de preguntas que llevan a soluciones reales. Por ejemplo: ¿Qué frigoríficos de este vecindario están llegando al final de su vida energéticamente eficiente? ¿Es más eficiente instalar paneles solares en la cara sur o en la oeste de un edificio?

A medida que el proyecto Pecan Street va evolucionando, también lo hace nuestra capacidad para visualizar y compartir los datos con la esperanza de que marque una diferencia real en las políticas energéticas y en los hábitos de los usuarios en el futuro. Por ejemplo, los fabricantes de productos para el consumo pueden utilizar esta información para diseñar equipos más eficientes junto con una interfaz que proporcione actualizaciones en los smartphones de los usuarios. Los propietarios de viviendas podrán tener en cuenta las fuentes de energía alternativa o cambiar sus hábitos energéticos una vez que hayan comprobado cuánta energía consume un televisor de muchas pulgadas. También podremos compartir estos datos con los políticos para que aprendan qué fuentes energéticas son más eficientes y dónde hay mayores necesidades de instalación. En un día no muy lejano, los datos que recopilamos de este proyecto ayudarán a que el alcalde de Austin evalúe las necesidades energéticas de toda la ciudad. Personalmente, creo que todo esto es muy emocionante.

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Paul Navratil

Paul Navratil

 

"En un día no muy lejano, los datos que recopilamos de este proyecto ayudarán a que el alcalde de Austin evalúe las necesidades energéticas de toda la ciudad".