Analytics & Beers 2017

A lo largo de 2017 tuve la ocasión de intervenir dos veces en las Conferencias de Analytics & Beers, organizadas por Accenture y por la Universidad Autónoma de Madrid.

En ambos casos expliqué cómo mediante algoritmos de aprendizaje por refuerzo es posible llevar a cabo la optimización de sistemas de climatización (HVAC) de forma automática y progresiva.

En particular, nuestros algoritmos de aprendizaje por refuerzo se ejecutaban sobre un segundo tipo de modelos de machine learning, en este caso de tipo supervisado que nos brindaban un entorno de simulación con el que reducir los costes de aprendizaje en tiempo real. De este modo, mediante redes neuronales artificiales, se generaba un entorno de simulación predictivo sobre el que se aplicaban diferentes algoritmos de aprendizaje por refuerzo (combinando colonias de hormigas con lógica difusa) bajo un marco analítico llamado "Model Predictive Control (MPC)".