Redes neuronales para predecir la producción de energía eólica

Gianluca Susi, investigador CTB-UPM

Un equipo de científicos, del que forma parte Gianluca Susi investigador del CTB de la Universidad Politécnica de Madrid, ha desarrollado un novedoso método basado en redes neuronales para predecir la producción de energía eólica, lo que permitirá optimizar su fiabilidad.

Uno de los grandes inconvenientes de la energía eólica, una de las fuentes renovables con mayor potencial en nuestro país, es la imprevisibilidad de su producción, que depende de factores como la velocidad y dirección del viento. La aleatoriedad del viento plantea serios problemas a los sistemas eléctricos actuales, que calculan la generación con un día de antelación en función del consumo previsto.

Virtual Brain Cloud: Proyecto de investigación sobre Alzheimer

Fernando Maestú, director del Laboratorio de Neurociencia Cognitiva y Computacional del Centro de Tecnología Biomédica

*The annual worldwide cost of Alzheimer’s dementia was 777.81 billion Euro in 2015. This number will rise to 7.41 trillion Euro in 2050. Early diagnosis would save up to $7.9 trillion in medical and care costs by 2050 in the US alone. However, the emergent pathology is highly variable across people, necehighly variable across people, necessitating individualized diagnostics and interventions.

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About this Research Topic


In the central nervous system, moving bars and tones lead to stable perceptions of motion and pitch and tell impalpable time intrinsically gained as mental constructs from sensory data. Stopwatch-like mechanisms measure the movements of objects and the duration of musical quarter, half, full notes. Interval-selective neurons discriminate the time intervals of successive events, but interval tuned microcircuits operating at the intermediate scale of milliseconds to tenths of a second for speech, music and motion detection still remain obscure objects of desire.