Herramientas de Machine Learning y Deep Learning aplicadas al funcionamiento de un Data Center
Actualmente, debido al procesamiento de grandes cantidades de datos, el gran desarrollo que está teniendo la Inteligencia Artificial y el almacenamiento de datos en la nube, resulta importante contar con Data Centers (DC) que contengan servidores y sistemas de cómputos robustos. Para que dichos serv...
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| Autores principales: | , , , , , |
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| Formato: | Objeto de conferencia |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2024
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/176151 |
| Aporte de: |
| Sumario: | Actualmente, debido al procesamiento de grandes cantidades de datos, el gran desarrollo que está teniendo la Inteligencia Artificial y el almacenamiento de datos en la nube, resulta importante contar con Data Centers (DC) que contengan servidores y sistemas de cómputos robustos. Para que dichos servidores puedan procesar adecuadamente, es menester que el ambiente donde se encuentran sea monitoreado en cuanto a variables ambientales, como, por ejemplo, temperatura, humedad y presión. En este trabajo se comenta la investigación llevada a cabo en áreas como Internet de las Cosas e Inteligencia Artificial (IA), aplicadas a la monitorización de dichas variables en un DC. También se describen las tareas a futuro y la formación de investigadores alrededor de este tema. |
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