Datos básicos
La sesión reflexionará sobre la complejidad analítica que supone la transición energética, ya que las nuevas energías renovables suponen una mayor incertidumbre en su predictibilidad dada su dependencia de la meteorología y el empleo de la Inteligencia Artificial puede ser la solución.
Ponentes
Jaume Manero
Doctor en Inteligencia Artificial por la Universidad Politécnica de Catalunya. Es consultor en áreas de innovación y digitalización en Techedge, desde donde impulsa la transformación digital del sector de energía.
En su faceta de investigador trabaja con el High Performance Artificial Intelligence (HPAI) del Barcelona Supercomputing Center (BSC) en la aplicación del Deep Learning a la transformación energética, en la predicción de energía, en la detección de intrusiones en Scadas, o en la aplicación de reinforcement learning al control de operaciones.
Es profesor adjunto en IE University (Madrid) y en Dalhousie University (Canadá) donde imparte cursos de Machine y Deep Learning. Ha publicado artículos académicos y ha participado en conferencias como WindEurope.
Wolfram Rozas
Wolfram es economista cuantitativo y doctorando en Tecnologías Industriales. Director de Programas de Big Data & Business Analytics, Inteligencia Artificial y Smart Energy.
Ha dedicado su carrera profesional de más de 25 años de experiencia en empresas como PWC o IBM a dirigir proyectos de Análisis o Ciencia de Datos en los sectores Financiero, Telecomunicaciones, Distribución, Turismo y Transporte, Gran Consumo, Energía y Utilities, Químicas y Petróleo. En todos estos sectores industriales ha construido soluciones de negocio para mejora de procesos relacionados con las funciones de Marketing & Comercial, Finanzas y Riesgos, Cadena de Suministro, Operaciones y Recursos Humanos.
Ha desarrollado su carrera docente desde 2003, colaborando como experto en Análisis de Datos en diferentes Escuelas de Negocio y Universidades. Ha sido nombrado por el INE en Julio 2020, miembro del Grupo de Trabajo sobre el papel de la Estadística Oficial en la Administración y Gestión de Datos (Data Stewardship) del Consejo Superior de Estadística.
Ha publicado numerosos artículos en el campo de Análisis de Datos en medios como Harvard Deusto Business Review, Club De Dirigentes de Madrid, Expansión, Confederación Española de Directivos y Ejecutivos, Revista BI, ABC, Cinco Días, Cat. Económica, Fundación SERES, El Mundo, entre otros. Recientemente ha comenzado una línea de investigación de Digitalización en el sector de las Energías Renovables donde ha comenzado una tesis sobre Agregación de la Demanda y Flexibilidad basada en redes neuronales profundas bayesianas y Teoría de Juegos.