Algoritmo e identificación de ahorro de energía: ¿cómo funciona?

Hoy en día, la palabra algoritmo se ha convertido en sinónimo de complejidad: se utiliza como un recurso misterioso en las descripciones funcionales de plataformas que son algo innovadoras. Es comprensible que los servicios comerciales prefieran hablar de un “poderoso algoritmo dedicado a resolver problemas” en lugar de un “conjunto de reglas para clasificar datos o responder a una pregunta”. En este artículo, volvemos a lo esencial: ¿cómo funciona un algoritmo? y ¿cuál puede ser su interés en el campo de la energía?

Algoritmo, definición

Un algoritmo es como una receta de cocina: obtienes una lista de ingredientes y materiales (las entradas) y, si respetas las cantidades y los pasos indicados, obtienes el resultado deseado. Un algoritmo puede tomar diferentes formas, pero siempre corresponde a una serie de pasos, más o menos complejos, tomando o no una forma numérica. Esto permite obtener un resultado deducido de la información ingresada, que permitirá resolver un problema u obtener datos.

Estas reglas se pueden construir mediante el modelo «IF… AND… THEN… » («SI ... Y ... ENTONCES...». Por ejemplo, en el sector de la energía, podríamos crear un algoritmo que establezca que: “SI un edificio consume más de 300 KWh por m2 Y estamos en verano, ENTONCES debe ser optimizado”. El algoritmo toma la forma de una mini-ecuación, lo que lleva a la generación de una recomendación y facilita la toma de decisiones.

 

Leer también: Eficiencia energética: "Los datos existentes pueden hacer lo básico"

(noticia en francés vía datanergy.fr)

 

Otro ejemplo del uso del algoritmo: las recomendaciones de compra en Internet. De entrada, el algoritmo cruza y analiza sus datos personales, así como el historial de sus búsquedas en Internet para ofrecerle una recomendación de compra adaptada a su perfil. Cuanto más haga clic en los anuncios de banner que ofrece, más refinará sus predicciones a través del machine learning (aprendizaje automático).

El algoritmo es, por lo tanto, una herramienta que es a la vez muy simple, ya que se alimenta de datos fácilmente identificables, y compleja, porque puede movilizar y combinar una gran cantidad de información y consta de una gran cantidad de pasos.

 

Artículo publicado originalmente en datanergy.fr

vía Emmanuel Blanchet, Director General de Deepki.

 


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