El CTCE se complace en invitarles a la  sesión 13 de W-ENER el 6 de octubre a las 9:30 hora chilena a cargo del Dr. Cesar Astudillo, que se realizará en inglés y tiene el título: Machine Learning for Renewable Energies: An Interdisciplinary perspective.

Puede registrarse aquí https://bit.ly/WENER_0610 o seguir la sesión en nuestro canal de Youtube https://youtu.be/4hfIzs69M7s

Aquí está el resumen de la presentación así como la biografía del presentador principal y los panelistas:

Resumen:
Los convertidores de energía son esenciales para el uso de recursos energéticos renovables. Por ejemplo, un sistema fotovoltaico produce energía de CC que el VSI transforma en CA. Esta potencia es utilizada por un motor que opera a diferentes velocidades, generando cargas variables. Dos parámetros, a saber, la resistencia y la inductancia, son esenciales para ajustar correctamente el control predictivo del modelo (MPC) en un VSI. Por otro lado, el Machine Learning (ML) es un campo dentro de la Inteligencia Artificial que se enfoca en algoritmos que aprenden de los datos. La motivación es apoyar el diseño y desarrollo de modelos no intrusivos para predecir la resistencia e inductancia de un inversor de fuente de voltaje (VSI) en diferentes condiciones. Explicaremos cómo generamos datos que comprenden simulaciones que varían la inductancia y la resistencia dentro de un VSI, y cómo comparamos los métodos ML para predecir esas variables, encontrando modelos precisos. También daremos nuestras ideas sobre cómo la investigación interdisciplinaria es esencial para resolver problemas complejos en ingeniería.

Biografías:

Dr. Cesar Astudillo

Mejorar el bienestar de las personas y la sociedad a través de la inteligencia artificial es una de sus principales banderas. Esto se debe a que, a diferencia del paradigma del tipo técnico que es solitario, César es extrovertido. Disfruta del fútbol en el césped y llora derrotas con el equipo. Le encanta tocar música y compartir con su familia. El Ph.D. le enseñó que el invierno canadiense es excelente para patinar sobre hielo y le reveló los secretos del reconocimiento de patrones y la inteligencia artificial. A César le encanta la docencia y la investigación, lo que potencia su rol académico en la Universidad de Talca, donde actualmente es el jefe del Departamento de Ciencias de la Computación.

El Prof. Dr. Yamisleydi Salgueiro recibió su B.Sc. Licenciada en Ciencias de la Computación de la Universidad de Oriente, Cuba en 2006, su M.Sc. en Informática Aplicada de la Universidad de Camagüey en 2011, y su Ph.D. de la Universidad Central de las Villas, Cuba en 2016. Actualmente es Profesora del Departamento de Ciencias de la Computación de la Universidad de Talca, Curicó, Chile. Sus principales áreas de investigación son el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo, la optimización multiobjetivo y las microrredes inteligentes.

El Dr. Colin Bellinger es un científico investigador en ciencia de datos para sistemas complejos en el Consejo Nacional de Investigación de Canadá. Recibió un Ph.D. de la Universidad de Ottawa en 2016. El Dr. Bellinger realizó una beca postdoctoral con el Alberta Machine Intelligence Institute (AMII) en la Universidad de Alberta en Edmonton, Canadá, y la Beca Donald Hill en Ciencias de la Computación en la Universidad Dalhousie en Halifax, Canadá. Ha sido coautor de más de 20 artículos en conferencias y revistas internacionales centradas en aprendizaje automático, minería de datos, salud y epidemiología, y recibió dos premios al mejor artículo. El Dr. Bellinger fue el presidente del programa para el simposio de inteligencia artificial para estudiantes graduados en 2017 y 2019, ha participado en numerosos comités de programas y revisado para más de 10 revistas internacionales.