{"id":37333,"date":"2022-12-09T11:00:17","date_gmt":"2022-12-09T10:00:17","guid":{"rendered":"https:\/\/spacewell.com\/sin-categorizar\/prediccion-del-consumo-de-energia-mediante-el-machine-learning-y-la-ia\/"},"modified":"2022-12-09T11:00:17","modified_gmt":"2022-12-09T10:00:17","slug":"prediccion-del-consumo-de-energia-mediante-el-machine-learning-y-la-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/spacewell.com\/es\/recursos\/blog\/prediccion-del-consumo-de-energia-mediante-el-machine-learning-y-la-ia\/","title":{"rendered":"Predicci\u00f3n del Consumo de Energ\u00eda mediante el Machine Learning y la IA"},"content":{"rendered":"<div class=\"gb-container gb-container-d807e79e gb-container-5731d80c\">\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Tanto el <\/span><b>Machine Learning (aprendizaje autom\u00e1tico) como el consumo de energ\u00eda<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> son dos de los temas que m\u00e1s atenci\u00f3n atraen hoy en d\u00eda. <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Podemos llamarlos tendencias, pero hay mucho m\u00e1s que s\u00f3lo palabras de moda. En este art\u00edculo explicaremos por qu\u00e9 esos dos conceptos est\u00e1n intr\u00ednsecamente vinculados y c\u00f3mo estas tecnolog\u00edas <strong>ayudan a mejorar la sostenibilidad y a reducir tu consumo energ\u00e9tico<\/strong>.<\/span><\/p>\n<p><!--more--><\/p>\n<p><!--HubSpot Call-to-Action Code --><span id=\"hs-cta-wrapper-bbc9daf4-d200-42dd-8e0a-46f96146f12b\" class=\"hs-cta-wrapper\"><span id=\"hs-cta-bbc9daf4-d200-42dd-8e0a-46f96146f12b\" class=\"hs-cta-node hs-cta-bbc9daf4-d200-42dd-8e0a-46f96146f12b\"><!-- [if lte IE 8]>\n\n\n\n\n<div id=\"hs-cta-ie-element\"><\/div>\n\n\n\n\n<![endif]--><a href=\"https:\/\/cta-redirect.hubspot.com\/cta\/redirect\/437281\/bbc9daf4-d200-42dd-8e0a-46f96146f12b\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><img decoding=\"async\" id=\"hs-cta-img-bbc9daf4-d200-42dd-8e0a-46f96146f12b\" class=\"hs-cta-img\" style=\"border-width: 0px;\" src=\"https:\/\/no-cache.hubspot.com\/cta\/default\/437281\/bbc9daf4-d200-42dd-8e0a-46f96146f12b.png\" alt=\"New Call-to-action\" \/><\/a><\/span><script charset=\"utf-8\" src=\"https:\/\/js.hscta.net\/cta\/current.js\"><\/script><script type=\"text\/javascript\"> hbspt.cta.load(437281, 'bbc9daf4-d200-42dd-8e0a-46f96146f12b', {\"useNewLoader\":\"true\",\"region\":\"na1\"}); <\/script><\/span><!-- end HubSpot Call-to-Action Code --><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">La cantidad de energ\u00eda que requerimos simplemente crece y la emisi\u00f3n de gases de efecto invernadero crece con ella. Al mismo tiempo, el Machine Learning sigue mejorando, aparecen mejores t\u00e9cnicas y algoritmos, y el futuro de repente parece m\u00e1s eficiente.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Por ello, las empresas, individuos y organizaciones se est\u00e1n esforzando en encontrar formas creativas de aplicar el <\/span><b>Machine Learning y la Inteligencia Artificial<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> en la industria energ\u00e9tica. Especialmente trabajando en encontrar formas de <\/span><b>predecir con precisi\u00f3n el consumo de energ\u00eda<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, y el <\/span><b>rendimiento de las fuentes renovables<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p>\n<h2><span style=\"color: #003b6f;\">\u00bfQu\u00e9 es el Machine Learning o Aprendizaje Autom\u00e1tico?<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Para asegurarnos de que todos entendamos en qu\u00e9 consiste, es \u00fatil presentar el Machine Learning a aquellos que no saben lo que es. O a quien todav\u00eda no est\u00e1 completamente seguro de lo que es, m\u00e1s all\u00e1 del inter\u00e9s que suscita.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">El <\/span><b>Machine Learning<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> (tambi\u00e9n llamado<\/span> Aprendizaje Autom\u00e1tico o Aprendizaje de M\u00e1quina)<span style=\"font-weight: 400;\">, es una forma de conseguir que un programa inform\u00e1tico aprenda a mejorar su rendimiento al realizar una tarea por s\u00ed mismo, y a trav\u00e9s de la experiencia.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Estos programas est\u00e1n hechos usando algoritmos y modelos estad\u00edsticos que han sido desarrollados y mejorados a trav\u00e9s de la investigaci\u00f3n a lo largo de los a\u00f1os. Para que funcionen, requieren de datos estables para procesarlos y \u00abaprender\u00bb de ellos.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">La palabra <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">datos<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\"> es clave aqu\u00ed. Porque as\u00ed como los humanos aprendemos de los datos (cosas que escuchamos, leemos o experimentamos), <\/span>los programas que usan algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico usan los datos que los desarrolladores e ingenieros proveen, para que el algoritmo pueda ser entrenado.<\/p>\n<h3><span style=\"color: #41659e;\">\u00bfY de qu\u00e9 tipo de datos estamos hablando?<\/span><\/h3>\n<p>B\u00e1sicamente podemos <b>utilizar cualquier tipo de datos relevantes<\/b>. En el contexto energ\u00e9tico, pueden ser datos de consumo energ\u00e9tico, datos horarios, KW\/h, etc. Cuantos m\u00e1s, mejor para obtener resultados claves.<\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">En la industria energ\u00e9tica, este <\/span><a href=\"https:\/\/www.deustoformacion.com\/blog\/programacion-tic\/que-son-datasets-dataframes-big-data\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: 400;\">conjunto de datos<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> (dataset) se pasa a un algoritmo de aprendizaje de m\u00e1quina que est\u00e1 literalmente \u00abentrenado\u00bb, lo que nos permite predecir o estimar con precisi\u00f3n el consumo futuro de energ\u00eda.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Un ejemplo de una herramienta que utiliza el Machine Learning y la IA para una predicci\u00f3n efectiva del consumo de energ\u00eda es la <a href=\"https:\/\/www.dexma.com\/es\/que-es-la-plataforma-dexma\/\">Plataforma Spacewell Energy (Dexma)<\/a>. Este Software de Gesti\u00f3n de Energ\u00eda (SGE) ofrece una soluci\u00f3n \u00abtodo en uno\u00bb, basada en la inteligencia artificial y el an\u00e1lisis avanzado. <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">Puedes solicitar una <\/span><a href=\"https:\/\/get.dexma.com\/demo-gratuita\"><b>demo de la Plataforma Spacewell Energy.<\/b><\/a><\/p>\n<h2><span style=\"color: #003b6f;\">C\u00f3mo el Machine Learning y la Inteligencia Artificial predicen el consumo de energ\u00eda<br \/>\n<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Cuando se trata de <\/span>consumir energ\u00eda<span style=\"font-weight: 400;\">, a menudo se da el caso de que mantenemos nuestros h\u00e1bitos y comportamientos hasta que algo bastante inesperado despierte nuestro inter\u00e9s. Por ejemplo, facturas de electricidad demasiado altas, o un rendimiento de las fuentes de energ\u00eda renovables inferior al necesario.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Aqu\u00ed es donde el aprendizaje de la m\u00e1quina y la inteligencia artificial entran en juego. <\/span>Una de las principales aplicaciones de estas \u00e1reas es <b>desarrollar formas de predecir el consumo de energ\u00eda, utilizando <\/b><a href=\"https:\/\/learn.microsoft.com\/es-es\/azure\/machine-learning\/concept-deep-learning-vs-machine-learning\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><b>aprendizaje profundo<\/b><\/a><b> y <\/b><a href=\"https:\/\/economipedia.com\/definiciones\/analisis-de-regresion.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><b>an\u00e1lisis de la regresi\u00f3n<\/b><\/a><b>.<\/b><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Al obtener los datos de consumo energ\u00e9tico de periodos anteriores, por ejemplo los <strong>datos hist\u00f3ricos de la energ\u00eda consumida<\/strong> por un edificio desde 1996 hasta 2015, es posible que un modelo revele las tendencias y las pautas, pero tambi\u00e9n, <strong>que prediga las futuras pautas de consumo de energ\u00eda<\/strong>.<\/span><\/p>\n<h3><span style=\"color: #41659e;\">Las 3 Ventajas Principales de la Predicci\u00f3n del Consumo de Energ\u00eda<\/span><\/h3>\n<ul>\n<li><b>Econ\u00f3mica<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: Las empresas y los individuos pueden convertir la cantidad de energ\u00eda consumida en valor monetario y por lo tanto, estimar la factura de energ\u00eda y tomar decisiones basadas en estos datos.<\/span><\/li>\n<li><b>Pr\u00e1ctica<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: No s\u00f3lo no sirve para saber cu\u00e1nta energ\u00eda consumimos, sino tambi\u00e9n para entender c\u00f3mo y porqu\u00e9 lo hacemos. De esta manera podemos cambiar nuestros h\u00e1bitos sin afectar nuestra productividad o la calidad de nuestras vidas.<\/span><\/li>\n<li><b>T\u00e9cnica<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: Una mejor gesti\u00f3n de los datos de energ\u00eda permite la recopilaci\u00f3n y el an\u00e1lisis de dichos datos, as\u00ed como la obtenci\u00f3n de <\/span>predicciones m\u00e1s precisas<span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<h2><span style=\"color: #003b6f;\">7 M\u00e9todos para una Predicci\u00f3n Eficaz del Consumo de Energ\u00eda<\/span><\/h2>\n<p><b>1. Las series temporales <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">est\u00e1n entre las m\u00e1s utilizadas para la predicci\u00f3n del consumo de energ\u00eda. <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">Por ejemplo, cuando se trata de predecir el comportamiento del viento: como la velocidad y la direcci\u00f3n. Es fundamental introducir los datos a intervalos regulares de tiempo, para que el modelo pueda aprender por la evoluci\u00f3n de estos datos a lo largo del tiempo. <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">La previsi\u00f3n de series temporales utiliza t\u00e9cnicas como la autorregresiva, la autorregresiva vectorial, (<\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">autoregressive<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\">, <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">moving average<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\">, <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">autoregressive moving average, vector autoregressive)<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\">, entre otras. Permiten predecir la producci\u00f3n de las fuentes de energ\u00eda bas\u00e1ndose en la observaci\u00f3n del pasado.<\/span><\/p>\n<p><b>2. Las redes neuronales artificiales<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, que incluyen lo que se denomina aprendizaje profundo, una forma avanzada de aprendizaje de m\u00e1quina inspirada en la forma en que funciona el cerebro de los animales. <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">El aprendizaje profundo es muy valioso en la<\/span><b> industria de la energ\u00eda<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, ya que los algoritmos son adecuados para grandes conjuntos de datos. En el caso de los datos hist\u00f3ricos de <\/span><b>consumo y generaci\u00f3n de energ\u00eda<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, los datos tienden a ser bastante masivos, y requieren t\u00e9cnicas espec\u00edficas para ser <\/span><a href=\"http:\/\/www.dexma.com\/es\/plataforma-dexma-detect\/\"><span style=\"font-weight: 400;\"><strong>procesados y analizados<\/strong><\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> de manera eficiente.<\/span><\/p>\n<p><b>3. M\u00e9todos \u201cEnsemble\u201d (Conjuntos de clasificadores) para mejorar la precisi\u00f3n. <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">Los m\u00e9todos de conjunto, un grupo de t\u00e9cnicas de ML que combinan las predicciones de varios modelos para mejorar la precisi\u00f3n y la solidez, ofrecen un potente enfoque para la previsi\u00f3n del consumo de energ\u00eda. Al integrar los resultados de varios algoritmos, como \u00e1rboles de decisi\u00f3n, m\u00e1quinas de vectores soporte y redes neuronales, los m\u00e9todos de conjunto pueden mitigar los sesgos y errores de los modelos individuales. El resultado son predicciones m\u00e1s fiables y precisas, especialmente cuando se trata de patrones de consumo energ\u00e9tico complejos y din\u00e1micos. Adem\u00e1s, los m\u00e9todos de ensemble permiten incorporar <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">m\u00faltiples tipos de fuentes de datos, como datos hist\u00f3ricos de consumo, condiciones meteorol\u00f3gicas, indicadores econ\u00f3micos, etc.<\/span><\/p>\n<p><b>4. Incorporaci\u00f3n de factores externos. <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">Aunque los datos hist\u00f3ricos de consumo de energ\u00eda constituyen el n\u00facleo de los modelos de previsi\u00f3n, la inclusi\u00f3n de factores externos puede mejorar significativamente su capacidad predictiva. Los factores externos abarcan una amplia gama de variables, como los d\u00edas festivos, las actividades industriales, los acontecimientos y los cambios pol\u00edticos, que pueden influir en los patrones de consumo de energ\u00eda. La integraci\u00f3n de estos factores en los algoritmos de ML permite a los modelos captar las intrincadas relaciones entre el uso de la energ\u00eda y la din\u00e1mica externa, lo que se traduce en previsiones m\u00e1s precisas y adaptables. Este enfoque din\u00e1mico es especialmente crucial en sectores con comportamientos de consumo variables e influencias externas en evoluci\u00f3n.<\/span><\/p>\n<p><b>5. Aprendizaje por Transferencia para la Adaptabilidad. <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">El aprendizaje por transferencia, un concepto dentro del ML en el que los conocimientos adquiridos en un dominio se aplican a otro relacionado, ofrece un enfoque innovador para la previsi\u00f3n del consumo de energ\u00eda. Al aprovechar modelos preentrenados sobre conjuntos de datos de consumo energ\u00e9tico similares, el aprendizaje por transferencia puede reducir significativamente el tiempo y los recursos necesarios para entrenar nuevos modelos de previsi\u00f3n desde cero. Esto es especialmente valioso en situaciones en las que los datos disponibles son limitados o cuando se pasa de una regi\u00f3n a otra con patrones de consumo distintos. La capacidad de ajustar modelos preentrenados a contextos espec\u00edficos mejora la adaptabilidad de los algoritmos de previsi\u00f3n del consumo energ\u00e9tico, garantizando predicciones precisas en diversos entornos.<\/span><\/p>\n<p><b style=\"background-color: var(--bs-body-bg); color: var(--bs-body-color); font-family: var(--bs-body-font-family); font-size: var(--bs-body-font-size); text-align: var(--bs-body-text-align);\">6. Aprendizaje en L\u00ednea para Ajustes en Tiempo Real. <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">La naturaleza din\u00e1mica del consumo de energ\u00eda exige ajustes en tiempo real de los modelos de previsi\u00f3n. El aprendizaje en l\u00ednea, una t\u00e9cnica en la que los modelos se actualizan continuamente a medida que se dispone de nuevos datos, responde a esta necesidad permitiendo que los modelos se adapten sobre la marcha a los cambios en los patrones de consumo. Este enfoque es especialmente ventajoso cuando se trata de situaciones que evolucionan con rapidez, como cambios repentinos en la demanda o la integraci\u00f3n de nuevas fuentes de energ\u00eda renovables. Al incorporar los datos m\u00e1s recientes, el aprendizaje en l\u00ednea garantiza que los modelos de previsi\u00f3n se mantengan actualizados y sean capaces de ofrecer predicciones precisas en entornos que cambian con rapidez.<\/span><\/p>\n<p><b style=\"background-color: var(--bs-body-bg); color: var(--bs-body-color); font-family: var(--bs-body-font-family); font-size: var(--bs-body-font-size); text-align: var(--bs-body-text-align);\">7. IA Explicable para la Confianza de las Partes Interesadas<\/b><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">A medida que las t\u00e9cnicas de ML e IA se integran cada vez m\u00e1s en la previsi\u00f3n del consumo de energ\u00eda, la necesidad de transparencia e interpretabilidad se vuelve primordial. Los m\u00e9todos de IA explicables, que proporcionan informaci\u00f3n sobre c\u00f3mo los modelos llegan a predicciones espec\u00edficas, aumentan la confianza de las partes interesadas y fomentan la confianza en el proceso de previsi\u00f3n. Los modelos interpretables permiten a los gestores de la energ\u00eda, los responsables pol\u00edticos y otras partes interesadas comprender los factores subyacentes a las previsiones y tomar decisiones informadas basadas en los datos generados. Esta transparencia es esencial para facilitar la adopci\u00f3n de herramientas de previsi\u00f3n basadas en IA en diversas industrias y sectores.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">La incorporaci\u00f3n de estos m\u00e9todos y estrategias avanzados a la previsi\u00f3n del consumo de energ\u00eda no s\u00f3lo mejora la precisi\u00f3n de las predicciones, sino que tambi\u00e9n ampl\u00eda la aplicaci\u00f3n de las t\u00e9cnicas de ML e IA en el sector energ\u00e9tico. Al mejorar continuamente la calidad de las previsiones y permitir modelos adaptables, la integraci\u00f3n de tecnolog\u00edas avanzadas ofrece la posibilidad de revolucionar las pr\u00e1cticas de gesti\u00f3n de la energ\u00eda y contribuir a un futuro energ\u00e9tico m\u00e1s sostenible y eficiente.<\/span><\/p>\n<h2><span style=\"color: #003b6f;\">C\u00f3mo Predecir el Consumo de Energ\u00eda Renovable<br \/>\n<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Adem\u00e1s de los aspectos pr\u00e1cticos y econ\u00f3micos del consumo de energ\u00eda, y <\/span><b>el impacto positivo de la predicci\u00f3n del consumo de energ\u00eda<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> para los consumidores; el aprendizaje autom\u00e1tico permite <\/span><b>la reducci\u00f3n del impacto de la producci\u00f3n y el consumo de energ\u00eda en el medio ambiente<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Cuando hablamos de<\/span> fuentes de energ\u00eda renovable<span style=\"font-weight: 400;\">, hablamos del sol, el viento, la lluvia, el calor geot\u00e9rmico, etc. Estas se utilizan para producir energ\u00eda renovable, cuyo impacto en el medio ambiente es muy bajo.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Estas formas limpias, respetuosas con el medio ambiente y renovables de generar energ\u00eda son el objetivo de varios pa\u00edses, regiones, individuos y organizaciones. Sin embargo, existen algunas dificultades para alcanzar esta meta.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Uno de los factores m\u00e1s importantes a tener en cuenta en relaci\u00f3n con la energ\u00eda renovable, es el hecho de que la naturaleza es <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">impredecible<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\">. Por poco sorprendente que parezca, esto es clave, ya que puede dificultar la generaci\u00f3n de la cantidad de energ\u00eda necesaria en un d\u00eda determinado debido a las condiciones naturales.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">No poder predecir cu\u00e1nta energ\u00eda ser\u00e1 generada por, por ejemplo, por<\/span><b> un <\/b><a href=\"http:\/\/www.dexma.com\/es\/blog\/energia-solar-para-edificios\/\"><b>panel solar <\/b><\/a><b>o una turbina e\u00f3licas <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">puede suponer un coste considerable. Este coste es econ\u00f3mico, pero tambi\u00e9n operacional, y puede llevar a la desestabilizaci\u00f3n, aunque sea moment\u00e1nea, de la red el\u00e9ctrica.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">La recopilaci\u00f3n de datos sobre el <\/span><strong><a href=\"http:\/\/www.dexma.com\/es\/soluciones-por-necesidad-energia-solar\/\">tiempo, la temperatura<\/a><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\"> y otras condiciones clim\u00e1ticas puede alimentar un modelo para <\/span><b>saber de antemano si se generar\u00e1 suficiente energ\u00eda,<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> y hacer la transici\u00f3n a la energ\u00eda no renovable con suficiente tiempo si es necesario.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Existe una combinaci\u00f3n de datos necesarios para que este tipo de predicci\u00f3n se realice de manera eficiente, y continuamente se desarrollan nuevas iniciativas y proyectos para ello. La Plataforma Spacewell Energy (Dexma) est\u00e1 en constante desarrollo para incorporar novedades t\u00e9cnicas, fuentes de datos, integraciones con otras soluciones, y mucho m\u00e1s. Te animamos a consultar la <a href=\"https:\/\/get.dexma.com\/demo-gratuita\">demo de Spacewell Energy (Dexma)<\/a> para ver c\u00f3mo funciona nuestra soluci\u00f3n.<\/span><!-- end HubSpot Call-to-Action Code --><\/p>\n<p><!--HubSpot Call-to-Action Code --><span id=\"hs-cta-wrapper-9ba040d5-0466-43ad-a555-1ad1732f85e7\" class=\"hs-cta-wrapper\"><span id=\"hs-cta-9ba040d5-0466-43ad-a555-1ad1732f85e7\" class=\"hs-cta-node hs-cta-9ba040d5-0466-43ad-a555-1ad1732f85e7\"><!-- [if lte IE 8]>\n\n\n\n\n<div id=\"hs-cta-ie-element\"><\/div>\n\n\n\n\n<![endif]--><a href=\"https:\/\/cta-redirect.hubspot.com\/cta\/redirect\/437281\/9ba040d5-0466-43ad-a555-1ad1732f85e7\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><img decoding=\"async\" id=\"hs-cta-img-9ba040d5-0466-43ad-a555-1ad1732f85e7\" class=\"hs-cta-img\" style=\"border-width: 0px;\" src=\"https:\/\/no-cache.hubspot.com\/cta\/default\/437281\/9ba040d5-0466-43ad-a555-1ad1732f85e7.png\" alt=\"DEMO software de gesti\u00f3n energ\u00e9tica Spacewell Energy (Dexma)\" \/><\/a><\/span><script charset=\"utf-8\" src=\"https:\/\/js.hscta.net\/cta\/current.js\"><\/script><script type=\"text\/javascript\"> hbspt.cta.load(437281, '9ba040d5-0466-43ad-a555-1ad1732f85e7', {\"useNewLoader\":\"true\",\"region\":\"na1\"}); <\/script><\/span><!-- end HubSpot Call-to-Action Code --><\/p>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tanto el Machine Learning (aprendizaje autom\u00e1tico) como el consumo de energ\u00eda son dos de los temas que m\u00e1s atenci\u00f3n atraen hoy en d\u00eda. Podemos llamarlos tendencias, pero hay mucho m\u00e1s que s\u00f3lo palabras de moda. 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