Energía
Multiverse Computing – Optimización de mercados energéticos
Energía
Multiverse Computing – Optimización de mercados energéticos
Business Case
Previsión y optimización de producción de energía basada en datos meteorológicos y de consumo/generación energética.
Objetivos
Investigación y desarrollo de un algoritmo para solucionar problemas estocásticos híbrido cuántico-clásico, y su aplicación a problemas de mercados energéticos con variables aleatorias.
Use case
Datos meteorológicos, de generación energética, de demanda y consumo de energía. Generación de datos sintéticos para desarrollo del modelo.
Infraestructura
Edge
Tecnologías utilizadas
Aprendizaje Automático o Profundo Cuántica
Datos utilizados
Datos meteorológicos, de generación energética, de demanda y consumo de energía. Generación de datos sintéticos para desarrollo del modelo.
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Recursos utilizados
Repsol
Dificultades y aprendizaje
CDTI, Misiones
KPIs (impacto en el negocio y métricas del modelo)
Personal interno: quantum y quantum inspired engineers y software developers Subcontratación: DIPC y Tecnalia
Financiación
Colaboradores
multimedia
