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Algoritmo computacional para el análisis y toma de decisiones en la generación de energías renovables, utilizando estrategias de machine learning

dc.contributor.advisorBriñez de León, Juan Carlos
dc.contributor.authorCuellar Medina, Yeimy Mireya
dc.contributor.authorSoto Rojas, Bryan Stiwart
dc.date.accessioned2024-08-03T14:53:30Z
dc.date.available2024-08-03T14:53:30Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractLa energía es la fuente de la vida, así como nuestro sistema nervioso central provee pequeñas descargas que permiten movimientos musculares y reacciones indispensables para el diario vivir. La ingeniería en su evolución descubrió la importancia de los mecanismos para facilitar las tareas diarias en la vida del hombre que posteriormente añadiéndoles una fuente de energía, se puede convertir un mecanismo simple en un mecanismo sofisticado con autonomía de movimiento y reacciones que ha sido de gran ayuda para el desarrollo del mundo moderno, como nuestros teléfonos celulares, ordenadores, vehículos y demás herramientas que complementan las tareas y que muchas veces sirven incluso como un asistente personal, permitiendo al hombre que sabe hacer uso de ellas, proyectar sus metas a objetivos más altos ya que mucha de su carga se aliviana gracias a la energía. La energía es producida a través de movimientos mecánicos que se pueden dar por la quema de hidrocarburos, por la separación de átomos o incluso por el esfuerzo de la tracción humana o animal, sin embargo se puede notar que estos recursos son limitados y que en cualquier momento los niveles de producción pueden reducirse hasta su extinción. ¿Qué pasaría si logramos producir energía de una fuente autorrenovable y autosustentable? En el presente documento se puede evidenciar como las energías renovables además de cumplir su propósito en las labores del hombre, conservan el cuidado del medio ambiente y reducen la necesidad de inversión, ya que, fuentes tan sencillas como un río con buen cauce es algo que se encuentra en la naturaleza y por lo que no se cobra. Mantener una relación simbiótica con los recursos naturales no solo debe ser una tarea u obligación, también debe ser considerado un lujo, ya que es más lo que se obtiene que su inversión.
dc.description.degreelevelPregradospa
dc.description.degreenameIngeniero(a) de Sistemasspa
dc.format.extent25 p.
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.identifier.urihttps://repositorio.uniremington.edu.co/handle/123456789/3809
dc.language.isospaspa
dc.publisherCorporación Universitaria Remingtonspa
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenieríasspa
dc.publisher.placeMedellín (Antioquia, Colombia)spa
dc.publisher.programIngeniería de Sistemasspa
dc.rightsDerechos Reservados - Corporación Universitaria Remington, 2024spa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spa
dc.rights.licenseAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)spa
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/spa
dc.subjectEnergías renovablesspa
dc.subjectDatasetsspa
dc.subjectAnálisis de datosspa
dc.subjectMachine learningspa
dc.subjectClasificaciónspa
dc.subjectMedio ambientespa
dc.subjectEnergía solarspa
dc.subjectEnergía eólicaspa
dc.subjectEnergía hidráulicaspa
dc.subject.lembAlgoritmos (Computadores)
dc.subject.lembAprendizaje automático (Inteligencia artificial)
dc.subject.lembToma de decisiones
dc.titleAlgoritmo computacional para el análisis y toma de decisiones en la generación de energías renovables, utilizando estrategias de machine learningspa
dc.typeTrabajo de grado - Pregradospa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fspa
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85spa
dc.type.contentTextspa
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisspa
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
dc.type.redcolhttp://purl.org/redcol/resource_type/TPspa
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersionspa
dspace.entity.typePublicationspa
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