Q3189907 (Q3189907): Difference between revisions

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Property / coordinate location
 
42°38'2.94"N, 5°58'17.11"W
Latitude42.63414505
Longitude-5.97141510454
Precision1.0E-5
Globehttp://www.wikidata.org/entity/Q2
Property / coordinate location: 42°38'2.94"N, 5°58'17.11"W / rank
 
Normal rank

Revision as of 10:32, 10 October 2021

Project Q3189907 in Spain
Language Label Description Also known as
English
No label defined
Project Q3189907 in Spain

    Statements

    0 references
    204,919.5 Euro
    0 references
    409,839.0 Euro
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    50.0 percent
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    1 January 2019
    0 references
    31 December 2020
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    SMARKIA ENERGY, S.L.
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    0 references

    42°38'2.94"N, 5°58'17.11"W
    0 references
    24089
    0 references
    Smarkia fue una startup nacida con el objetivo de crear una plataforma Cloud líder en la gestión energética para grandes consumidores de energía. Después de 6 años de vida, se ha convertido en uno de los gestores energéticos más avanzados del mercado, tanto a nivel nacional como internacional, con una tracción comercial demostrable al más alto nivel._x000D_ _x000D_ A raíz de las experiencias en LATAM, y en particular Perú, se detectado la necesidad de optimizar los procesos operativos de la gestión energética a través de la sistematización y tratamiento inteligente de los datos en empresas de distribución energéticas._x000D_ _x000D_ El desarrollo del proyecto OPERATO (sistema inteligente para la Optimización de Procesos opERativos en distribuidoras eléctricas basados en tecnologías de Aprendizaje auTOmático) permitirá disponer de un prototipo (en formato cloud) muy cercano al mercado que les ayuden en la gestión sistematizada de los procesos de operación ante anomalías energéticas, gestión inteligente de las alertas en los sistemas de medición y en la obtención del balance energético de una forma sistematizada gracias a la explotación de avanzada con datos de alta calidad._x000D_ _x000D_ La innovación de este proyecto radica en una evolución de los métodos de detección de anomalías. Históricamente, se han aplicado métodos tradicionales de reconocimiento de patrones, bien supervisados o no supervisados, para entornos similares al del proyecto, pero hemos identificado que se puede y deben ser mejorados mediante técnicas mucho más actuales basadas en metodologías de Deep Learning. (Spanish)
    0 references
    León
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    Identifiers

    IDI-20181264
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