ti cs al alcance de la mano explora 2009
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charla presentada en el Complejo Educacional de Lumaco para estudiantes de enseñanza media en el contexto del programa 1000 CIentíficos-1000 Aulas de EXPLORA-CONICYT Octubre 2009TRANSCRIPT
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Programa EXPLORA 2009,
"1000Científicos-1000Aulas"
Tecnologías de Información y Comunicaciones (TICs) al alcance
de la mano:
cómo las estamos usando? Departamento Ingeniería de Sistemas
Jaime Bustos G, [email protected]
6 de octubre de 2009
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Contenidos de la Presentación
1. TICsa. Hardware, software: breve historia
2. El desafío de la aplicacióna. La búsqueda de la “eficiencia”
3. Aplicaciones en la UFROa. Proyecto Metrob. Proyecto Manejo Electrónico de Ganadoc. Proyecto Feria Electrónica de Ganadod. Proyectos Redes Inalámbricas
4. Conclusiones y desafíos
Antecedentes biográficos
• 1965-70 ... Puerto Dominguez, 1º básico
• 71-77 ... Escuela 10-Llaima de Temuco
• 78-81 ... Liceo A 28-Pablo Neruda
• 82-88 ... UFRO ... Ing. Industrial- Informática
• 88-93 ... Trabajo en UFRO, Temuco
• 93-2001 ... Magister y Doctorado en USA
• 2001-??? ... UFRO-Temuco • Docencia ... Investigación ... Administración ... Difusión ...
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Antecedentes: Matemáticas … breve historia
• Algunos hitos• Aritmética• Geometría• Cálculo• Cálculo diferencial e integral• Matemáticas discretas
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Año 1000 a 1499
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Siglo XVI …
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Cálculos automáticos?
• Sistemas de mayor tamaño• Mayor complejidad• Mayor cantidad de datos
• Velocidad de respuesta relevante
• Fuentes de información distribuidas
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Computación, informática y telecomunicaciones
• Telefonía … 1900s• Primeros computadores .. 1940s• Mainframes … 60s• PC … 80s• Internet … 80s• Laptops … 90s• Celulares, comunicación inalámbrica … 90s• Parallel Computers, Clusters, Mega clusters … 90s• Web 2.0 … 2000s• Weareable computers … en desarrollo
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Hitos recientes• 2008
• Apple lanza al mercado la MacBook Air la cual al parecer es la laptop más delgada del mundo.
• Apple lanza el móvil más revolucionario de la historia el iPhone 3G en toda Europa y América
• Google, contrarresta a Apple lanzando el G1 con su nuevo sistema Android para moviles• Lanzamiento del navegador Google Chrome• Lanzamiento de KDE 4.0.• El supercomputador Roadrunner es el primero en superar el PetaFLOP alcanzando el
número 1 en la lista TOP500.• 2009
• Debian GNU/Linux 5.0• KDE 4.2 RC• Se espera el lanzamiento de Windows 7
• 2010
• Se espera el lanzamiento de Google Chrome OS, un sistema operativo creado por la empresa Google y basado en Linux.
• Se espera el lanzamiento de USB 3.0, que representa un avance en velocidad de transmisión de datos entre el aparato y la computadora.
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El desafío de la Innovación
• Por que impulsar la innovación?– Recursos escasos– Necesidad de desarrollo– Mejora en calidad de vida
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Los pilares del desarrollo: Chile 2020
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Por qué multidisciplinariedad?
• Los grandes problemas reales en la práctica NO SON monodisciplinarios
• Educación» Pedagogía, tecnología
• Salud» Especialidad, tecnología
• Transporte» tecnología
• Previsión social» Toma de decisiones, simulación, tecnología
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El matrimonio …
• Sistemas integrados de monitoreo, optimización, control, gestión …
• 90s …
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Ejemplos de aplicaciones en la UFRO
a. Proyecto Metro
b. Proyecto Manejo Electrónico de Ganado
c. Proyecto Feria Electrónica de Ganado
d. Proyectos Redes Inalámbricas
e. Secuenciamiento Genómico de plantas: CGNA
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Conclusiones y desafíos
• La innovación en aplicaciones científico-tecnológicas es uno de los grandes desafíos de las próximas décadas
• Es FUNDAMENTAL la educación de calidad
• Ejemplos mostrados indican de SI SE PUEDE !!!!
• Todos estamos invitados a sumar …
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Muchas gracias …
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Proyecto Fondef-Ufro-Metro-Conecta
• Un sistema automatizado optimizante, capaz de ahorrar energía eléctrica en metros sin afectar la calidad de servicio a los usuarios finales
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El problema
• Motores eléctricos de trenes consumen grandes cantidades de energía
• Velocidad de circulación es determinante en el consumo
• Demanda de servicio es no homogénea en el día (semana, mes)
• Calidad de servicio obliga a circular “lo más rápido que se pueda”
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OPTIMIZADOR
Diagrama General Resumido
METRO
REGULADOR
Modelos de Tráfico de trenes, pasajeros, consumo y parámetros de operación
Solución
Decisiones finales de operación
PROCEDIMIENTOS DE ANALISIS DE DATOS
Datos de variables monitoreadas
MANEJODE DATOS EN LÍNEA
Instancia aoptimizar
Eventos disruptores PROCEDIMIENTOS
COMPLEMENTARIOS
Información en línea, no monitoreada
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1.3 Líneas de Trabajo• Instrumentación y Monitoreo en Línea• Modelación de Procesos
• Consumos de Energía• Afluencia y Tráfico Pasajeros• Tráfico Trenes
• Optimización de Tráfico de Trenes• Motor de Optimización• Interfaces a Fuentes de Datos y Controlador
• Validación de Impactos• Transferencia Tecnológica
• Productos• Plan de Negocios
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Despliegue de sensores completado
Voltaje CorrienteSolo en coches con motores
Distanciaun coche por
convoy
Presión2 por coche
RadioModem
Unidad de Procesamiento
Fuente de Poder
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Ubicación de los equipos en un coche
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Instalación de gabinete (fuente, unidad de proceso y comunicación) y cuenta vueltas
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Sistema de comunicaciones
• Propuesta original• Desplegar red Wi-Fi– Pruebas piloto en
talleres y LH
• Propuesta en implementación• Uso de radio modems y
sistema de comunicaciones disponible en Metro
• Ventajas:• Menor perturbación potencial de sistemas existentes• Rapidez de despliegue e implementación
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Sistema de Comunicaciones: Cableado de Carros
Carro operativo Carro desmantelado para cableado
Dificultades:28 Trenes sin reserva de cables17 Trenes con RadioModem no instalado
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Tendido de cables para comunicaciones
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Modelo y Pronóstico de Consumo Eléctrico
410 10 20 30 40 50-500
-400
-300
-200
-100
0
100
200
300
400
500
600
700
Curvas de potencia y velocidad para interestación La moneda U. de Chile con marcha AP
t (s)
0 10 20 30 40 50-400
-300
-200
-100
0
100
200
300
400
500
600
700
t (s)
Curvas de potencia y velocidad para interestación La moneda U. de Chile con marcha NP
• Potencia y velocidad para dos marchas diferentes (AP y NP)
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6/6
0 10 20 30 40 50
-400
-200
0
200
400
600kw
t (s)
AP NP EP EV S
Curvas de potencia promedio por marcha para interestación La Moneda-U. de Chile
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Perfiles según
marcha en vacío
VELOCIDAD PUNTUAL
0
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
55
60
65
70
1 5 9 13 17 21 25 29 33 37 41 45 49 53 57 61 65 69 73 77 81 85 89 93
Nro. Registro
Vel
oci
dad
(km
/h)
AP
NP
EP
EV
CORRIENTE
-200-150-100-50
050
100150200250300350400450500550600650700750800850
1 4 7 10 13 16 19 22 25 28 31 34 37 40 43 46 49 52 55 58 61 64 67 70 73 76 79 82 85 88 91 94
Nro. Registro
Co
rrie
nte
(A
)
AP
NP
EP
EV
VOLTAJE
700
750
800
850
900
950
1 6 11 16 21 26 31 36 41 46 51 56 61 66 71 76 81 86 91
Nro. Registro
Vo
ltaj
e (V
)
AP
NP
EP
EV
POTENCIA (a V variable)
-200000
-150000
-100000
-50000
0
50000
100000
150000
200000
250000
300000
350000
400000
450000
500000
550000
600000
650000
1 6 11 16 21 26 31 36 41 46 51 56 61 66 71 76 81 86 91
Nro. Registro
Po
ten
cia
(W)
AP
NP
EP
EV
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• Modelos lineales de energía vs peso transportado• Clara diferenciación por marchas• Consumo promedio es buena aproximación para
optimización
Energía Consumida v/s PSI 1
1.502.002.503.003.504.004.505.005.50
0 10 20 30 40 50
Presión en sensor PS1 [Psi]
En
erg
ía C
on
sum
ida
[Kw
h]
AP
NP
EP
EV
S
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Modelo y Motor de Optimización
Procesos de Tráfico de Trenes y Pasajeros
Automatización de procesos de optimización
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Panel de despliegue y Comandos
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• Perfiles de variables principales para cada caso Incorporadas vía archivos
• Comunicación con sistema vía archivos “csv”
• Frecuencia de “muestreo” 1 Hz
• Lee archivo externo con decisiones del “regulador”
• Baja calidad de recepción de datos
archivo de variables “monitoreadas”coche; presión; v; i; cuentas; ubicación
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Archivos de datos para
tren específico
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OPTIMIZADOR
Modelo
InstanciaH.txt
Decisiones
sugeridas
DATOS Y PARÁMETROS +
Instanciador
Metaheurística evolutiva
Intérprete
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Prototipo del Sistema en terreno(Integración)
Comunicación en líneaHMI de operacionesPolíticas de Control
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Sala de control
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HMI Operaciones• Recibe decisiones sugeridas desde optimizador• Despliega decisiones en el futuro cercano para uso del
Regulador• Acepta confirmación de decisiones o modificaciones
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Políticas de Control • Regulación diferenciada según vía y segmento
• Grandes variaciones en patrones de afluencias determinados por la hora del día, día de la semana, mes del año
• Vía 1 (subida) consumo aprox 2.5 veces el de Vía 2 • Atención a “pocos críticos”
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• Se ha demostrado la funcionalidad del Prototipo del Sistema instalado y probado en terreno
• El prototipo puede ser escalado a un producto comercial
3. Conclusiones Generales
Manejo electrónico de ganado
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Predicción de crecimiento de Arándanos
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Bio-informática
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• Maria zulema espinoza
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