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El proyecto Green es una plataforma de inteligencia artificial que busca desarrollar una solución industrial para explotar datos de IoT (objetos conectados a internet) mediante la combinación de tecnologías como aprendizaje automático, blockchain y contratos inteligentes. Su objetivo principal es optimizar y acelerar las transacciones de servicios de recarga de vehículos eléctricos de manera descentralizada, segura y transparente.
La plataforma permite generar un modelo de predicción de la demanda energética requerida en las estaciones de recarga (ER). De esta manera, los gestores de las estaciones de recarga (GER) puedan negociar un precio ajustado a sus necesidades con el Proveedor de la Red Eléctrica (PRE), sin que los datos de los clientes se vean comprometidos y manteniendo una competencia justa.
GREEN utiliza tecnologías como el Federated Learning, que permite el entrenamiento distribuido de modelos sin centralizar los datos, y la integración de Blockchain para descentralizar y fortalecer el proceso. Además, emplea Smart Contracts para establecer reglas transparentes e inmutables.
Estas tecnologías garantizan la privacidad, seguridad y confianza en los procesos de aprendizaje automático y sostenibilidad de GREEN.
Blockchain es una tecnología que descentraliza y fortalece los procesos del Federated Learning mediante algoritmos de consenso. Permite compartir modelos locales entre los nodos edge, quienes agregan los modelos y proponen nuevos bloques en la cadena de Blockchain. Los demás nodos pueden verificar y añadir o rechazar los bloques según los parámetros establecidos. Esta integración garantiza la contribución y validación de los nodos, mejorando la robustez del sistema y siendo tolerante a fallos.
Federated Learning es un nuevo paradigma de Machine Learning que permite el entrenamiento distribuido de modelos sin centralizar los datos. Los nodos edge almacenan y entrenan modelos locales con sus propios datos. Luego, un servidor central combina los modelos locales para crear un modelo global de mayor calidad sin comprometer la privacidad de los datos de cada nodo. Sin embargo, este enfoque todavía depende de la robustez del servidor central y puede ser vulnerable a fallos o intentos de corrupción por parte de usuarios maliciosos. Afortunadamente, se pueden aplicar otras tecnologías para mitigar estos riesgos adicionales.
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