ti cs al alcance de la mano explora 2009

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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, Ph.D.jbustos@ufro.clwww.fica.ufro.cl

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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6

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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31

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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38

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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