Mes: febrero 2024

La Universidad Tecnológica de Eindhoven (TU/e) (Países Bajos) ha implementado importantes ampliaciones y actualizaciones de sus redes LoRaWAN e IoT en el campus y sus alrededores. Con estas actualizaciones, todos los puntos de acceso ahora funcionan como hosts neutrales, adecuados para diversas redes y proyectos LoRa.

La solución implementada, una gateway para LoRaWAN, permite a la red admitir el alojamiento simultáneo de múltiples redes privadas, comerciales y públicas. Este enfoque permite a TU/e responder de manera flexible a los desarrollos del mercado y al mismo tiempo utilizar diferentes redes LoRaWAN existentes y sus capacidades.

La implementación de la nueva solución garantiza que las pasarelas sean multifuncionales, dando a los usuarios la libertad de elegir entre diferentes redes simultáneamente con un impacto mínimo en el medio ambiente.

Mejoras técnicas en la red LoRaWAN

Con esta mejora, la red LoRaWAN de la universidad incluye otras características técnicas, como la escalabilidad de la red, que tiene la capacidad de adaptarse óptimamente al número creciente de dispositivos, al tiempo que se amplía la cobertura, satisfaciendo las necesidades de la propia red.

Por otro lado, la seguridad es otro factor mejorado, gracias a la implementación de funciones avanzadas, que garantizan la integridad y confidencialidad de los datos. Las capacidades de integración y las herramientas de gestión de la gateway agilizan tanto la implementación como el mantenimiento de la red, mejorando la eficiencia operativa y la confiabilidad.

Por último, la solución admite conectividad global y roaming a través de redes LoRaWAN, mejorando la accesibilidad. Este proyecto de mejora de las redes de comunicación de la Universidad Tecnológica de Eindhoven ha sido desarrollado por SkyLab B.V y SkyNet IoT.

La entrada La Universidad Tecnológica de Eindhoven mejora sus redes LoRaWAN e IoT en el campus aparece primero en CASADOMO.

En los almacenes robóticos, cientos de robots van y vienen cargados de artículos y entregándolos a trabajadores humanos para su embalaje y envío. Sin embargo, llevar y traer 800 robots a sus destinos de manera eficiente y al mismo tiempo evitar que choquen entre sí no es una tarea fácil. Un grupo de investigadores del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) han presentado un modelo de inteligencia artificial (IA) para mitigar la congestión del tráfico de estos dispositivos. Además de agilizar las operaciones de almacén, este enfoque de aprendizaje profundo podría utilizarse en otras tareas de planificación complejas, como el diseño de chips de computadora o el trazado de tuberías en edificios grandes.

Los investigadores construyeron un modelo de aprendizaje profundo que codifica información importante sobre el almacén, incluidos los robots, las rutas planificadas, las tareas y los obstáculos, y lo utiliza para predecir las mejores áreas del almacén para descongestionar y mejorar la eficiencia general.

Los algoritmos tradicionales basados ​​en búsqueda evitan posibles fallos al mantener a un robot en su curso y replanificar la trayectoria del otro. Pero con tantos robots y posibles colisiones, el problema crece rápidamente de manera exponencial.

Debido a que el tiempo es tan crítico durante la replanificación, los investigadores del MIT utilizan el aprendizaje automático para centrar la replanificación en las áreas de congestión más procesables, donde existe el mayor potencial para reducir el tiempo total de viaje de los robots.

Arquitectura de red neuronal

El MIT desarrolló una arquitectura de red neuronal que considera grupos más pequeños de robots al mismo tiempo. Por ejemplo, en un almacén con 800 robots, la red podría dividir el piso del almacén en grupos más pequeños que contengan 40 robots cada uno. A partir de ahí, predice qué grupo tiene el mayor potencial para mejorar la solución general si se utilizara un solucionador basado en búsquedas para coordinar las trayectorias de los robots en ese grupo.

En un proceso iterativo, el algoritmo general elige el grupo de robots más prometedor con la red neuronal, descongestiona el grupo con el solucionador basado en búsquedas. Posteriormente, elige el siguiente grupo más prometedor con la red neuronal, y así sucesivamente.

La red neuronal puede razonar sobre grupos de robots de manera eficiente porque captura relaciones complicadas que existen entre robots individuales. Por ejemplo, aunque un robot pueda estar muy lejos de otro inicialmente, sus caminos aún podrían cruzarse durante sus viajes.

La técnica también agiliza el cálculo codificando las restricciones sólo una vez, en lugar de repetir el proceso para cada subproblema. Por ejemplo, en un almacén con 800 robots, descongestionar un grupo de 40 robots requiere mantener los otros 760 robots como restricciones. Otros enfoques requieren razonar sobre los 800 robots una vez por grupo en cada iteración. En cambio, el enfoque de los investigadores sólo requiere razonar sobre los 800 robots una vez en todos los grupos en cada iteración.

Resultados de las pruebas

Probaron su técnica en varios entornos simulados, incluidos algunos configurados como almacenes, otros con obstáculos aleatorios e incluso escenarios tipo laberinto que emulan los interiores de los edificios.

Al identificar grupos más eficaces para descongestionar, su enfoque basado en el aprendizaje descongestiona el almacén hasta cuatro veces más rápido que los enfoques sólidos que no se basan en el aprendizaje. Incluso cuando tuvieron en cuenta la sobrecarga computacional adicional de ejecutar la red neuronal, su enfoque resolvió el problema 3,5 veces más rápido.

En el futuro, los investigadores quieren obtener información sencilla y basada en reglas a partir de su modelo neuronal, ya que las decisiones de la red neuronal pueden ser opacas y difíciles de interpretar. Los métodos más simples y basados ​​en reglas también podrían ser más fáciles de implementar y mantener en entornos de almacén robóticos reales.

La entrada El MIT desarrolla un algoritmo que descongestiona el tráfico de los robots en los almacenes aparece primero en CASADOMO.

La Comisión Federal de Comunicaciones (FCC) de EE.UU. ha aprobado a la Alianza Wireless Broadband (WBA) como operador de coordinación automatizada de frecuencias (AFC). Este reconocimiento llega tras cuatro años de desarrollo y pruebas de laboratorio exitosas.

La WBA continuará defendiendo la implementación de estos estándares a nivel mundial y anima a todos los operadores de telecomunicaciones y proveedores de wifi a involucrarse en la implementación de AFC para maximizar los beneficios del uso del nuevo espectro en la banda de 6 Ghz.

Junto a sus miembros, la Alianza Wireless Broadband ha estado trabajando durante más de cuatro años para hacer realidad su visión de combinar Wi-Fi 6E, Wi-Fi 7 y 6 Ghz AFC. AFC es una tecnología crítica para el uso de energía estándar en 6 Ghz y garantizar la mejor experiencia de usuario.

Uso de la energía de los dispositivos wifi

AFC permite el uso de energía estándar por parte de los dispositivos, como puntos de acceso (AP) Wi-Fi 6E y Wi-Fi 7, al tiempo que protege las operaciones existentes que ya utilizan el espectro, como los enlaces de operadores móviles punto a punto y las implementaciones de acceso inalámbrico fijo (FWA).

Asimismo, AFC asignará automáticamente el canal y la intensidad de energía que un dispositivo puede usar en tiempo real, en función de las solicitudes realizadas a través de los operadores de AFC a una base de datos de espectro centralizada.

La base de datos conocerá los canales disponibles, otros operadores cercanos y garantizará el cumplimiento de las normas establecidas por los reguladores de un país, garantizando la asignación independiente del uso del espectro.

La entrada La Alianza WBA se convierte en operador de coordinación automatizada de frecuencias (AFC) aparece primero en CASADOMO.

Para que las empresas aprovechen el poder del edge computing, las compañías Schneider Electric y NTT Data han presentado una co-innovación mediante una alianza estratégica. La solución en cuestión integra edge, 5G privado, IoT y centros de datos modulares, proporcionando una conectividad óptima, al tiempo que ofrece respuesta a las demandas computacionales de las aplicaciones de la inteligencia artificial (IA) generativa implementadas en el edge.

La solución conjunta combina el edge as a service de NTT Data, que incluye capacidades edge to cloud, 5G privado e IoT totalmente gestionadas, con EcoStruxure de Schneider Electric, un centro de datos modular que fusiona soluciones OT con lo último en tecnologías IT. Esta potente combinación permite a las empresas maximizar la eficiencia energética y satisfacer las demandas de computación intensiva y la visión artificial, el mantenimiento predictivo y otras aplicaciones IA en el edge.

De esta forma, los clientes pueden implantar una solución completa, que incluye centros de datos en edge adaptados a la transformación digital en ubicaciones remotas y alejadas, donde la alta computación exige infraestructuras críticas, como alimentación, refrigeración, racks y sistemas especializados de gestión de IoT e IA.

Las compañías abordarán los requisitos conjuntos de los clientes en el mercado para satisfacer la creciente demanda de las organizaciones que quieren aprovechar el edge computing para dar soporte a la automatización y permitir la toma de decisiones basada en datos.

5G en un centro de datos EcoStruxure en Marienpark Berlín

Además, NTT Data y Schneider Electric anuncian la primera implementación habilitada para el 5G privado de un centro de datos EcoStruxure en Marienpark Berlín. Este lugar histórico se convertirá en un importante parque de innovación. El área abarca más de 30 hectáreas, y se centrará en ofrecer experiencias mejoradas de conectividad y computación para los usuarios en todo el campus.

NTT Data y Schneider Electric inicialmente co-innovaron para probar el poder del 5G privado en la Lexington Smart Factory de Schneider Electric, la primera de sus plantas en Estados Unidos en convertirse en un showcase de Smart Factory que aprovecha el 5G privado, la conectividad IoT, el análisis edge y el análisis predictivo para impulsar la eficiencia energética y promover los objetivos de sostenibilidad.

«Tras aprovechar la experiencia de NTT Data con la conectividad del 5G privado y luego maximizar las sinergias con nuestra arquitectura EcoStruxure en nuestras instalaciones, es hora de ampliar nuestra colaboración y ofrecer una solución completa a los clientes industriales», comenta Rob McKernan, presidente del segmento de Nube y Proveedores de Servicios de Schneider Electric.

La colaboración aborda los retos que plantean las aplicaciones de la industria 4.0, garantizando una conectividad sin fisuras, un gran ancho de banda y conexiones seguras de baja latencia a través de los centros de datos edge.

La entrada Schneider Electric y NTT Data co-innovan una solución que combina edge, 5G, IoT y centros de datos aparece primero en CASADOMO.

Abordar la crisis climática ha situado la descarbonización en el epicentro de las estrategias globales para mitigar las emisiones de gases de efecto invernadero. Entre los diversos sectores responsables de estas emisiones, los edificios representan un desafío significativo, contribuyendo aproximadamente al 40% de las emisiones globales. En este contexto, la compañía ABB cuenta en su portfolio de soluciones inteligentes que no solo ayudan a reducir el consumo energético, sino a reducir los gases de efecto invernadero.

Según el Carbon Action Report 2023 de EcoVadis, el 74% de las empresas españolas no ha iniciado su proceso de descarbonización o está en una fase incipiente. El informe también subraya la importancia de la colaboración con socios y la necesidad de una mayor implicación en la cadena de suministro. Solo el 3% de las empresas españolas comprometen a sus proveedores en la reducción de emisiones de carbono, señalando una oportunidad clave para fortalecer las relaciones comerciales y trabajar conjuntamente hacia la descarbonización.

En base a esto, las estrategias empresariales juegan un papel fundamental. Es aquí donde soluciones, como las ofrecidas por ABB, entran en juego; proporcionando tecnologías que digitalizan los sistemas de edificios para ofrecer datos procesables y acelerar la transición hacia la energía sostenible.

Soluciones para la descarbonización de los edificios inteligentes

Entre la cartera de soluciones que ABB, se encuentra ABB Ability Building Analyzer. Esta plataforma realiza un seguimiento en tiempo real tanto de los datos de los edificios (ocupación, horas de funcionamiento de los equipos, temperaturas y costes) como de los servicios (energía, gas, agua y vapor) y proporciona información práctica para ayudarle a ahorrar dinero al tiempo que mejora la eficiencia energética, la sostenibilidad y la concienciación de los ocupantes.

Una labor que se traduce en una reducción del consumo de energía y las emisiones que puede llegar a ser de hasta el 20%, una vez aplicadas las oportunidades identificadas. Además, permite maximizar el rendimiento de la inversión existente en sistemas de gestión de edificios, reducir los costes de mantenimiento comparando el uso real con el estimado (análisis predictivo) y reducir hasta un 50% el tiempo dedicado a la generación de informes y al análisis de datos.

Por otro lado, con las soluciones Smart Building, las empresas pueden aprovechar la experiencia y el conocimiento de ABB en la automatización de edificios para los sistemas de edificios eléctricos y mecánicos. Desde los componentes individuales hasta los sistemas, y una selección de plataformas de protocolo de comunicaciones, ABB puede dar soporte en una amplia gama de requisitos.

Los edificios inteligentes y su gestión pueden contribuir al cuidado del ecosistema y a la propia salud de sus convivientes. Las características inteligentes pueden proveer numerosos beneficios, desde ser más eficientes energéticamente ayudando a la descarbonización y al medio ambiente, hasta ser más funcionales y atractivos por su diseño y propósito.

La entrada Las soluciones conectadas de ABB ayudan a descarbonizar los edificios inteligentes aparece primero en CASADOMO.