Nota original aquí.
Como parte del primer Hackathon Espacial de
SAP y Esri, desarrolladores GIS, arquitectos empresariales, científicos de
datos, desarrolladores de Inteligencia Comercial, y estudiantes se juntaron
para resolver una variedad de desafíos a través del uso de análisis espacial y
tecnología de aprendizaje automático. Con la ayuda de NexGen y el Laboratorio
de Innovación de SAP Co, que dirigió la tecnología detrás del hackathon, los
equipos recibieron 40 horas para definir el problema y desarrollar plataformas
convincentes que provean una solución efectiva que pueda ser aplicada en
escenarios reales, mientras que el 89% de los participantes no tenían
experiencia previa con SAP HANA Espacial.
Objetivo/Problema
El equipo finalista, We´re Working on It, era un equipo corporativo de Southern
California Edison (SCE), la principal compañía de suministro de electricidad de
gran parte del Sur de California. Este equipo desarrolló una solución para
predecir el uso de la red solar, utilizando SAP HANA, ArcGIS Pro y R-ArcGIS
Bridge para mostrar las partes del tendido que necesiten actualizarse para
mantener la seguridad y apoyar la energía limpia. La imagen debajo muestra a
SAP HANA como la base de datos geográfica corporativa de ArcGIS Pro. El equipo
utilizó SAP HANA como fuente de alimentación de datos para ArcGIS de Esri.
“SAP HANA, edición espacial como un
repositorio de datos de backend para nuestro análisis espacial en ArcGIS Pro
fue impecable, rápido y fácil de usar. Los beneficios del procesamiento en
memoria en un ecosistema de
análisis tan bien conectado fueron visibles a medida que manejamos grandes
conjuntos de datos para construir nuestro modelo.” Matthew Mendoza, PhD,
Científico de Datos, Southern California Edison.
Tecnología
utilizada
- · SAP HANA
- · Esri ArcGIS Pro
- · Esri R-ArcGIS Bridge
“Me gustó la característica para unir datos de ArcGIS con R-ArcGIS Bridge
para realizar aprendizaje automático. Permite incorporar más datos al modelo
futuro.” Sophie Lellis-Petrie, Científica de Datos, Southern California Edison.
“En Southern
California Edison, trabajamos con muchos conjuntos de Grandes Datos (Big Data)
y poder integrar SAP HANA y ArcGIS Pro es emocionante porque nos da la
capacidad de producir resultados significativos con un alto nivel de precisión
espacial.” Mark Turgeon, GISP, Técnico Especialista en GIS, Southern California
Edison.
Solución/Beneficios
Como beneficio de
esta nueva plataforma, los servicios públicos podrán monitorear mejor las áreas
que contribuyen con grandes cantidades de "flujo inverso" solar, que
ejerce una presión excesiva sobre los activos de la red. Con ese fin, un modelo
predictivo de adopción solar ayudará a identificar mejor las áreas propicias
para la modernización con el fin de apoyar nuestra migración social a una
energía más limpia y segura y respaldada por una red de energía confiable. No
solo permite la temprana identificación de áreas problemáticas, sino que
también puede ayudar a identificar el impacto de instalaciones de producción en
comunidades desfavorecidas, ayudando a crear una energía más equitativa y
socialmente consiente para el futuro.
Este equipo
también tomó ventaja de uno de los valores clave de SAP HANA, ellos combinaron
los datos comerciales de SCE con nuevas dimensiones de datos espaciales. Por
ejemplo, información de incidentes y de cuentas fueron combinados con datos de
geolocalización. Pero ¿por qué parar ahí cuando el equipo tiene científicos de
datos? We´re Working On It aplicó las
capacidades de aprendizaje automático de R para predecir dónde crecería el
consumo de energía solar en el futuro, lo que le permite a la compañía
planificar la modernización de la red a medida que crece la implementación de
energía limpia.
“La energía
limpia es el futuro, así que es responsabilidad de los propietarios de la red construir
con ese futuro en mente. Apoyar la adopción de energía
solar distribuida ayuda a equilibrar el impulso hacia la energía limpia contra
la necesidad práctica de energía confiable. Con ese fin, nuestro proyecto ayuda
a predecir los lugares calientes donde la energía solar distribuida tiene
posibilidades de ser adoptada.” Alejandro Komai, PhD, Científico de Datos,
Southern California Edison.
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