INTeligEncia aRtiFiciAl y tecnologías de optimización de Cloud Eficiente

Nuestras líneas tecnológicas de investigación

Aplicación de Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLMs) para la Optimización de Procesos en Centros de Datos

Uso de LLMs y fine-tuning para automatizar procesos, optimizar recursos y mejorar la eficiencia energética en centros de datos.

Inteligencia artificial aplicada a la optimización de sistemas cloud

Optimización de recursos, planificación y gestión de infraestructuras.

Ahorro energético en centros de datos

Desarrollo de estrategias de reducción del consumo energético en grandes centros de datos.

Metodologías de desarrollo de sistemas escalables en la nube

Creación de metodologías y prácticas para un despliegue eficiente de recursos.


Proyectos

Modelado y Simulación de un Performance Digital Twin que habilita la aplicación de IA para la sostenibilidad de los grandes centros de datos

PID2021-122208OB-I00

Gemelo Digital de centros de datos de hiperescala para la optimización energética mediante la aplicación de modelos de IA

PROYEXCEL_00286


Publicaciones

64 registros « 1 de 8 »

2024

Fernández-Cerero, Damián; Fernández-Montes, Alejandro; Rodríguez, Francisco Javier Ortega; Jakóbik, Agnieszka

Sequence-to-sequence Architectures for Estimating Long-Term Usage in Data Centre Digital Twins Artículo de revista

En: Engineering Applications of Artificial Intelligence, vol. 24, 2024, ISSN: 952-1976.

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Juiz, Carlos; Bermejo, Belen; Fernández-Montes, Alejandro; Fernández-Cerero, Damián

Towards a general metric for energy efficiency in cloud computing data centres: a proposal for extending of the ISO/IEC 30134-4 Proceedings Article

En: International Conference on Cloud Computing and Services Science, CLOSER – Proceedings, pp. 239- 247, 2024, ISSN: 2184-5042.

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2023

Juiz, Carlos; Capo, Bartomeu; Bermejo, Belén; Fernández-Montes, Alejandro; Fernández-Cerero, Damián

A case study of transactional workload running in virtual machines: the performance evaluation of a flight seats availability service Artículo de revista

En: IEEE ACCESS, vol. 11, pp. 81600- 81612, 2023, ISSN: 2169-3536,2169-3536.

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Fernández-Montes, Alejandro; Fernández-Cerero, Damián; Jakóbik, Agnieszka; Bermejo, Belén; Juiz, Carlos

Evaluation of synthetically generated traces towards a data-centre digital twin Proceedings Article

En: Proceedings – European Council for Modelling and Simulation, ECMS, pp. 528- 534, European Council for Modelling and Simulation, 2023, ISSN: 2522-2414,2522-2422.

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Fernández-Montes, Alejandro; Fernández-Cerero, Damián; Escalera-González, Felipe; Jakóbik, Agnieszka; Bermejo, Belén; Juiz, Carlos

SimilarityTS: Toolkit for the evaluation of similarity for multivariate time series Artículo de revista

En: SoftwareX, vol. 24, 2023, ISSN: 2352-7110.

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2022

Fernández-Cerero, Damián; Troyano, José A.; Jakóbik, Agnieszka; Fernández-Montes, Alejandro

Machine learning regression to boost scheduling performance in hyper-scale cloud-computing data centres Artículo de revista

En: Journal of King Saud University – Computer and Information Sciences, vol. 34, no 6, pp. 3191- 3203, 2022, ISSN: 1319-1578,2213-1248.

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2021

Fernández-Cerero, Damián; Ortega, F. Javier; Jakóbik, Agnieszka; Fernández-Montes, Alejandro

DISCERNER: Dynamic selection of resource manager in hyper-scale cloud-computing data centres Artículo de revista

En: FUTURE GENERATION COMPUTER SYSTEMS-THE INTERNATIONAL JOURNAL OF ESCIENCE, vol. 116, pp. 190- 199, 2021, ISSN: 0167-739X,1872-7115.

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2020

Fernandez-Cerero, D; Ortega-Irizo, FJ; Fernandez-Montes, A; Velasco-Morente, F

Bullfighting extreme scenarios in efficient hyper-scale cluster computing Artículo de revista

En: CLUSTER COMPUTING-THE JOURNAL OF NETWORKS SOFTWARE TOOLS AND APPLICATIONS, vol. 23, no 4, pp. 3387- 3403, 2020, ISSN: 1386-7857,1573-7543.

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Felipe Escalera González

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Alejandro Fernández-Montes González

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Damián Fernández Cerero

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Francisco Javier Ortega Rodríguez

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Jaime González de Herrera Soriano

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