Artículo Cientíco / Scientic Paper
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Revista Energía Mecánica Innovación y Futuro, IX Edición 2020, No. 2 (10)
ENERGÍA MECÁNICA INNOVACIÓN Y FUTURO
No. 9 Vol. 1 / 2020 (10) ISSN 1390 - 7395 (2/10)
Abstract
This paper presents a system for performing
experiments to model cooling system, in concrete
applications.
The system is divided in three blocks, and this work
is focused on the experiment execution and control
block. There are three tasks within this block:
First, the development of a exible PCB device to
generate controlled heat and monitor temperatures,
controllable through an I2C interface. Second,
the denition and evaluation of a communication
protocol between a controller and each of the PCB
devices, structured in a tree-based network. Third, the
design and implementation of the experiment control
software.
Keywords: Cloud Computing, Edge Computing,
Temperature, Power, Microcontroller.
SISTEMA DE AUTOMATIZACIÓN PARA EXPERIMENTOS SOBRE EL
COMPORTAMIENTO TÉRMICO DE HARDWARE ESPECÍFICO
AUTOMATION SYSTEM FOR EXPERIMENTS ON THE THERMAL BEHAVIOR
OF SPECIFIC HARDWARE
Alex Santana G.
1
, Mauricio Naranjo E.
2
, Luis Santana A.
3
, María Oñate P.
3
, Pedro Malagón M.
4
1
IA-KUNTUR S.A.S. B.I.C., - Latacunga-Ecuador
2
Unidad Educativa Primero de Abril - Latacunga-Ecuador
3
Instituto Superior Tecnológico Baños - Baños-Ecuador
4
Universidad Politécnica de Madrid, ETSIT - Madrid-España
e-mail :
1
amsantanagallo@gmail.com ,
2
naermaxa@gmail.com ,
3
fersantana63@hotmail.com ,
4
fersitaonate@gmail.com ,
5
malagon@die.upm.es
SANTANA G., NARANJO, SANTANA A., OÑATE, MALAGÓN /
SISTEMA DE AUTOMATIZACIÓN PARA EXPERIMENTOS SOBRE EL
COMPORTAMIENTO TÉRMICO DE HARDWARE ESPECÍFICO
Resumen
En este trabajo se plantea la creación de un sistema
para la realización de experimentos de caracterización,
en un sistema de refrigeración de una aplicación
concreta.
Se divide el sistema en tres bloques y se centra en
en: El módulo de ejecución y control del experimento.
Las tareas necesarias para completar este módulo son
la realización del PCB en un nodo de caracterización
exible, con un elemento irradiador de calor y
elementos sensores prototipo de irradiador de calor,
controlable por el protocolo de comunicación I2C,
la red de nodos necesaria para un experimento junto
con el análisis de limitaciones térmicas, el software
de control del experimento que se comunica con
los nodos de caracterización para generar un perl
de disipación térmica y así obtener los datos de los
sensores de temperatura.
Palabras Clave: Internet en la nube, Internet de las
cosas, temperatura, Potencia, Microcontrolador.
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Artículo Cientíco / Scientic Paper
1. Introducción
El desarrollo de dispositivos conectados a Internet
está aumentando de forma exponencial en los últimos
años. [1] Estos dispositivos forman sistemas locales
de control que, en general, tienen baja capacidad de
cómputo. El paradigma predominante actualmente
para implementar aplicaciones es la computación en
la nube (“Cloud Computing”). [1] [2] El grueso de
los datos se envía a grandes centros de procesado
de datos (CPD), donde los datos son almacenados
y procesados, de forma conjunta los datos de los
distintos sensores, por las distintas aplicaciones
desplegadas. Los servidores ejecutan múltiples
aplicaciones de forma simultánea, compartiendo los
recursos disponibles, y se generan las respuestas que
se envían a los actuadores locales disponibles en los
dispositivos conectados a Internet. [3]
La computación en la nube presenta grandes
ventajas, como son la reducción de costes de
despliegue de infraestructura y de mantenimiento,
debido en parte a la centralización y la alta tasa de
utilización infraestructura. [3] [4] Los despliegues de
aplicaciones en la nube son más exibles, tanto para
escalar en el número de peticiones, usuarios o datos,
que requiere un aumento de los recursos contratados.
Además, los grandes CPD se sitúan en entornos
favorables desde el punto de vista del consumo
energético, tanto por el coste de la energía como por
la capacidad de refrigeración pasiva. [5] [6]
Pese a las ventajas, han surgido algunos
inconvenientes, relacionados con la eciencia en
las comunicaciones. [7] Por un lado, el aumento del
volumen de datos transmitido tanto hacia el centro de
datos como desde él, especialmente con el aumento
del tráco multimedia, produce saturaciones en la
red de comunicaciones, que en algunos casos no son
necesarias, ya que son datos locales que se procesan
en lugares remotos. [7] [8] [9]Por otro lado, algunas
aplicaciones imponen unos requisitos de latencia en
la respuesta que no se pueden garantizar cuando los
datos se envían a CPD lejanos. Nuevos paradigmas
de despliegue de aplicaciones basadas en dispositivos
conectados a Internet se están desarrollando. [10]
Este proyecto describe el diseño de un sistema
para la automatización de experimentos sobre el
comportamiento térmico del hidrouoroéter. Se trata
de un material dieléctrico no conductor, líquido a
temperatura ambiente, y con un punto de ebullición
alrededor de 62ºC. El sistema de refrigeración
planteado en la Figura 1 consiste en la extracción del
calor de los puntos calientes de los servidores de forma
pasiva por el cambio de estado de líquido a gaseoso,
que genera burbujas que ascienden hasta alcanzar un
condensador externo. Para que esta tecnología sea
sostenible económicamente es necesario caracterizar
el comportamiento térmico, de manera que se pueda
optimizar la densidad de cómputo garantizando un
rango de temperatura adecuado en los componentes
electrónicos. [9] [10] [11]
Figura 1 Denición de Proceso
1.1. Casos de uso
Se plantean dos experimentos futuros que van a
utilizar el sistema que se plantea en este proyecto.
Ambos experimentos se dan en un escenario similar,
en un tanque de inmersión en líquido de características
especícas, utilizando un armazón o estructura
metálica para sujetar los elementos de computación,
con unas dimensiones de 60cm de largo, 8 cm de
ancho y 19 cm de alto.
El objetivo del primer experimento es caracterizar
el comportamiento térmico de un cluster de GPU
sumergidos en un líquido de características especícas.
Las GPU propuestas son 18 AMD SapphirePulse
Radeon RX 580. [11] [12] A estas GPU se les extraen
los componentes móviles (ventiladores) y los grandes
disipadores, reduciendo su volumen a la mitad. Antes
de utilizar las GPU reales, se plantea utilizar el sistema
de caracterización para modelar y estudiar el efecto
de los perles de disipación de calor similares a los
que tengan las GPU procesando vídeo asociado a una
aplicación de las que se plantean en Edge Computing,
como puede ser la conducción autónoma. [13] [14]
El número de dispositivos necesarios para modelar
cada una de las GPU, por supercie y potencia, es
de 4 elementos, por lo que son necesarios 72 nodos
calefactores en el experimento. [15] [16]
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conguración genera dos cheros con formato JSON
para denir un experimento: el chero “events.json”,
con los eventos puntuales, asociados a los cambios
en el valor de potencia disipada de un nodo, y el
chero “measure.json”, con los datos de las medidas
periódicas que hay que realizar. Además, el módulo
de conguración genera otro chero JSON destinado
al módulo de visualización, con los datos de los
nodos de caracterización dentro del experimento:
identicador y posición X, Y, Z en el sistema. El
módulo de ejecución y control genera varios tipos
de salidas, siguiendo una interfaz. Sin cambiar la
lógica del módulo se puede registrar uno o varios
mecanismos de salida, destacando dos: chero JSON
de resultados, con los datos de temperatura medida y
potencia disipada, y la conexión UDP con el módulo
de visualización, que en los proyectos anteriores.
En este proyecto nos centramos en el módulo de
ejecución y control. Hemos diseñado un módulo
dividido en un controlador, un software que se ejecuta
en un dispositivo cercano al tanque de inmersión, con
conexión I2C y Sistema Operativo (para facilitar su
desarrollo y la conexión con el resto de módulos), y
una red de nodos de caracterización conectadas entre
sí por buses I2C, con un microcontrolador de coste
reducido, los sensores de temperatura, el generador
de calor y varios conectores para permitir la
reprogramación de su rmware como la interconexión
entre ellos, para formar la red.
2.1. Nodos de caracterización
Se desarrolló un sistema compuesto por unidades
distintas basadas en un microcontrolador que
denominamos nodos de caracterización. Cada nodo
de caracterización tiene unas dimensiones reducidas,
para poder implementar sistemas grandes mediante
la unión de múltiples nodos de caracterización de
manera exible, mostrado en la Figura 2. Cada nodo
tiene dos interfaces de comunicación: una esclava,
para comunicarse con el controlador, y otra maestra,
para comunicarse con los sensores de temperatura,
otros sensores que se puedan conectar en un futuro, y
con otros sensores que estén por debajo en la jerarquía
de red. El controlador, además de las comunicaciones,
controla la potencia disipada en un elemento
calefactor, según se haya congurado por I2C, y
monitoriza el valor de temperatura, para enviarlo al
controlador bajo petición.
El objetivo del segundo experimento es caracterizar
el comportamiento térmico de un sistema de
computación con una densidad de potencia superior
a 1MW/m3, utilizando el mismo tanque y el mismo
armazón metálico. Considerando un volumen del
tanque de 16,25dm3, la potencia máxima disipada
en el escenario tiene que ser de 16,26kW. El número
de elementos presente en el sistema depende de
la potencia máxima que se plantee en el nodo de
caracterización. Como requisito nos planteamos una
potencia máxima disipada de 110W en los nodos, por
lo que el número de nodos necesarios en este escenario
será de 148 nodos de caracterización.
1.2. Requisitos
Los requisitos del nodo de caracterización (tarjeta
electrónica) son:
1. Dimensiones compatibles con un armazón
existente de dimensiones 60cmx8cmx19cm.
2. Compatible tanto con fuente de alimentación
DC de 12V como de 48V.
3. Identicador de cada nodo imprimible, para
facilitar su manejo y conguración.
4. Reducción del número de cables necesarios
para la interconexión de múltiples nodos.
5. Disipación de potencia regulable con un
máximo que permita una densidad de potencia
superior a 1MW/m3. Planteamos 110W.
6. Disipación térmica centrada en el elemento
calefactor, no en la electrónica de control.
7. Ausencia de obstáculos (elementos
sobresalientes) para las burbujas generadas
alrededor del elemento calefactor en la
trayectoria vertical.
Los requisitos del módulo de ejecución y control
son:
1. Especicación de secuencias de potencias
disipadas
2. Especicación de muestreos periódicos de
temperatura
3. Generación de mensajes I2C a partir de los
datos de entrada y envío en el instante adecuado
al nodo de caracterización correspondiente.
2. Materiales y Métodos
Los distintos módulos se comunican a través
de cheros o a través de un API establecida.
Actualmente, se establece que el módulo de
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Figura 2 Arquitectura propuesta para el PCB del sistema.
El sistema está formado por un conglomerado de
PCB’s cuya unidad de alimentación puede variar entre
los 48V, 24V y 12V. En los experimentos previstos
la alimentación se distribuye mediante un busbar,
formado por dos barras de cobre jas en el tanque de
inmersión, al que se conectaron unos cables que se
conectarán a los nodos de caracterización, atornillados
a la placa. La conexión de las líneas de alimentación
se realiza con tornillos y juntas metálicas.
Se plantea un rediseño del PCB que forma el
nodo calefactor. El elemento principal del nodo es
el conjunto de líneas de cobre para la generación de
calor, compuesto por cuatro elementos calefactores.
La resistencia individual de cada una de ellas
es 5,25
y se pueden organizar con múltiples
conguraciones: serie, paralelo y mezcla, teniendo
todas ellas el mismo comportamiento térmico
esperado. La conguración en serie permite aumentar
la impedancia, reduciendo la potencia disipada. La
conguración en paralelo, permite el aumento de la
potencia disipada. Gracias a esta conguración se
puede adaptar el nodo de caracterización para disipar
110W, independientemente de la que la tensión de
alimentación sea 12V, 24V o 48V. La potencia máxima
disipada por cada una de las resistencias en paralelo
(5,25
cada una), con una tensión de alimentación de
12V, es de aproximadamente 27,5W, lo que supone un
total de 110W. La potencia máxima disipada por las
resistencias en serie (21 en total), con una tensión de
alimentación de 48V, es de aproximadamente 110W.
2.2. Software controlador
La estructura del software del controlador, el cerebro
del módulo de ejecución y control del experimento,
se plantea mediante la desmultiplexación de eventos
sincrónicos, técnica conocida como Reactor, esto
indicado en la Figura 3. El módulo obtiene la
conguración de los eventos, tanto puntuales como
periódicos, de los cheros de conguración JSON.
Los eventos se registran en el Reactor y se inicia el
bucle innito de gestión y procesado de eventos. Cada
evento estará identicado por el identicador del nodo
de caracterización relacionado, el instante temporal (o
el periodo) y la acción que hay que realizar, con los
argumentos necesarios. Cuando la condición temporal
de un evento se active producirá bien una de las dos
posibles operaciones: operación de lectura a través
de I2C (de un registro y cantidad de bytes concreto)
o una operación de escritura a través de I2C (de un
registro y valor concreto).
Figura 3 Ejemplo del funcionamiento de la estructura reactor del
sistema.
3. Resultados y Discusión
3.1. Implementación Hardware PCB
Los nodos del calentador deben ser lo
sucientemente exibles como para simular el
comportamiento térmico de muchas aplicaciones
diferentes, con diferentes requisitos de tamaño y
potencia. Los nodos de calefacción resultantes son
pequeños y sus principales requisitos de diseño
incluyen consumo controlado de energía (generación
de calor), sensores integrados y conectores para
interconectar muchos de ellos. La fuente de
alimentación del sistema se distribuye mediante
una barra de bus, que normalmente se alimenta a 48
VCC, 24 VCC o 12 VCC. Por lo tanto, los nodos
experimentales incluyen conectores de entrada y
salida para las líneas eléctricas que provienen de la
barra colectora.
El tamaño del nodo diseñado es 125,9 x66mm. La
generación de calor se ajusta mediante un interruptor
de alimentación del lado alto, controlado por un
módulo PWM, entre las líneas de alimentación y
una resistencia de calentamiento. La resistencia de
calentamiento consta de 4 líneas de microchips PCB,
sin máscara de soldadura, con un área de 60x14,1
mm cada una y una resistencia de 5.25Ω. Estas líneas
de PCB de calefacción se pueden conectar en serie
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o en paralelo al montar la PCB. Una barra colectora
de 48VCC con una conexión en serie y una barra
colectora de 12VCC con una conexión en paralelo
generan 110w como máximo para este caso, además
estos cálculos podrán ser ampliados en la sección de
implementación.
3.1.1. Implementación de PCB
Después de investigar los componentes más viables
para implementación tanto en aspectos técnicos como
económicos el diseño de PCB es el siguiente:
3.1.1.1. Espiras Resistivas
El diseño dispositivo en su parte más importante
incluye una resistencia formada por las líneas de cobre
sobre la placa que generan radiación de calor al ser
alimentada y para la monitorización e interpretación
de la temperatura, en el conjunto de espiras se usa un
sensor de temperatura I2C.
Ocupa una dimensión de 62 x 15 mm, que se
encarga de generar energía calórica suciente para
el experimento del hidruouoéter. Todo el diseño
consta de una formación de líneas paralelas y uniones
parabólicas aumentando así la capacidad de las pistas
con un ancho de 8 mils equivalente a 2,03x10-4m.
Los parámetros físicos están relacionados a factores
como la resistividad del cobre que es 1,71 x 10-8
.m,
la altura elegida es de 32m, una anchura de 2 x 10-
4m y una longitud de línea de 2.16 mm, todos estos
parámetros tomados por condiciones económicas de
fabricación.
Ec. 1
Una espira individual adquiere el valor de 5,25Ω
mediante los cálculos de (1), esta representación se
muestra en la Figura 4.
Figura 4, Modelo del diseño experimental de las espiras del dispositivo.
3.1.1.2. Implementación del esquemático
En el diseño esquemático del dispositivo una de
las características principales de funcionamiento
es poder identicar y monitorear la potencia que se
disipa en las espiras ya que es el mayor indicativo de
la temperatura, diseño mostrado en la Figura 4. Todo
esto se genera a partir del interruptor que se congura
en salida de colector abierto que controla el paso de la
corriente, para el cálculo de la potencia disipada por
las espiras se usa (2); así en la siguiente Tabla 1, se
muestra los posibles resultados con un Dutty Cicle de
100%, en las distintas conguraciones de las espiras.
Tabla 1. Cálculos de potencia promedio disipada.
V
DD
R(individual,
serie, paralelo)
Pavg
12v 5 ,25
27.43w
21
6.86w
24v
5,25
109.71w
21
27.43w
48v 5 ,25
438.86w
21
109.71w
3.1.1.3. Implementación del ruteo
El ruteo se implementó a partir de las condiciones
necesarias de conexión para los elementos descritos
y comentados en las secciones anteriores. Todo esto
se encuentra en un área de 126 x 67 mm de extensión
total de placa entre las condiciones principales tanto
en la cara frontal (rojo) y trasera (azul), mostrados en
las Figura 5, Figura 6 y Figura 7; que se utilizaron
fueron:
• Ruteo de 2 capas.
• Planos de masa GND en la cara frontal (rojo) y
trasera (azul).
• Planos de VPOW (alimentación 12,24 o 48v)
en la cara frontal (rojo) y trasera (azul).
• Una parte de control del circuito ubicado
en la parte frontal derecha que contiene el
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3.2. Dispositivo nal de PCB
La Figura 8 y Figura 9, muestran un modelo
3D del nodo experimental. El controlador es un
microcontrolador PIC de 8 bits que incluye dos
módulos I2C y varios módulos PWM de 10 bits. I2C1
está congurado como esclavo, con una dirección
asociada, y se utiliza para recibir mensajes y solicitudes
del controlador. I2C2 está congurado como maestro
y se usa para comunicarse con sensores conectados y,
opcionalmente, como maestro de un conjunto de otros
nodos experimentales. Dos conectores I2C1 están
alineados verticalmente, un encabezado y un zócalo, lo
que permite una pila fácil de nodos experimentales en
el mismo bus I2C sin cables. Y el conector I2C1 (que
puede aislarse) y un conector I2C2 están alineados
horizontalmente, lo que permite la concatenación
fácil de nodos experimentales de forma jerárquica,
siendo uno de los maestros de un nuevo conjunto, sin
cables. Si el conector está aislado, no hay conexión
eléctrica, sino sólo mecánica, creando una supercie
similar a un equipo electrónico. Además, un conector
I2C2 adicional está disponible para sensores externos
o para su conexión a nodos experimentales paralelos.
Ni los repetidores de bus I2C ni los multiplexores
están incluidos en el nodo experimental, aunque
una placa externa podría implementarse y usarse
en la interconexión de nodos experimentales si un
experimento no es viable con estos nodos.
Figura 8. Modelo 3D del nodo experimental cara frontal.
Figura 9. Modelo 3D del nodo experimental cara posterior.
microcontrolador, regulador y uno de los
sensores de temperatura, con todos sus
elementos activos y pasivos de conguración
descritos en secciones anteriores, así como los
conectores macho y hembra; en la parte trasera
también se ubica un sensor de temperatura con
sus elementos parte de este circuito.
Una parte de potencia que se ubica en la cara frontal
izquierda compuesta por las espiras y los planos de
alimentación y masa que se conectaran a unas barras
de cobre en la carcasa del contenedor donde se aloje;
en la parte trasera se ubica el interruptor encargado
de la conmutación de las espiras.
Figura 5. Modelo de ruteo del diseño experimental.
Figura 6 Modelo de ruteo del diseño experimental plano frontal con
alimentación y tierra.
Figura 7. Modelo de ruteo del diseño experimental plano trasero con
tierra.
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3.3. Software
En este apartado se muestra, la arquitectura de la
estructura de los eventos sincrónicos en que permiten
tomar eventos y medidas de archivos (.json), esto
es registrado y controlado por el archivo (.py),
de resultados el cual escribe y lee la información
del Maestro principal del protocolo I2C mediante
funciones asociadas en sus respectivos programas,
todo esto mostrado en la Figura 10.
Figura 10. Arquitectura de la estructura de eventos sincrónicos del
sistema.
3.3.1. Implementación Reactor
La estructura de reactor es la encargada de
manejar los eventos para la investigación en los datos
ingresados en la sección anterior los que identican
cada dispositivo conectado al sistema, esto hace que
cada operación sea ingresada, recibida y despachada
dependiendo de la información. Este proceso hace que
cuando un evento se recibe el despachador hace su
tarea el comportamiento del sistema entra en espera
hasta cumplir con las tareas de escritura y lectura en
los eventos puntuales y periódicos del sistema, hasta
terminar la tarea una vez cumplido el ciclo hace que
el ciclo de vida se reinicie, todo esto se ilustra en la
Figura 11.
Figura 11. Ejemplo del funcionamiento de la operación de lectura del
sistema
4. Pruebas y resultados
Si la frecuencia de muestreo máxima estimada para
el experimento es de 1 Hz, el modelo muestra que la
implementación actual, Reactiva y con ACK, es válida
para el experimento más pequeño sin necesidad de
centrarse en la conectividad. Sin embargo, la solución
que utiliza el enfoque codicado en el escenario más
grande está cerca de 1 Hz.
Otra de las pruebas importantes, es la simulación
del comportamiento de disipación de potencia de los
43 elementos distribuidos en la placa el material en
el que se modeló esta simulación fue el aire, con una
entrada de voltaje de 24v y una resistencia de espira
individual de 5,25
tomando estos datos como un
experimento habitual para la caracterización del
hidruouoéter así existe una potencia total disipada
de 110w, dando como resultado una temperatura
máxima de 894.5oC, esto no genera valores críticos
de riesgo ya que sería una temperatura más que
suciente para que el investigador realice las pruebas
correspondientes en el sistema dentro del contenedor
y el líquido, esta prueba se muestra en la Figura 12.
Figura 12 Experimentación caloríca en diferentes niveles del
dispositivo
5. Conclusiones
La investigación presenta un sistema para la realización
de experimentos de modelado y caracterización del
comportamiento térmico del hidrouoroéter como
elemento principal de un sistema de refrigeración
en dos fases en aplicaciones especícas. Hemos
organizado el sistema en tres módulos (conguración,
visualización y ejecución y control) centrando nuestra
tarea en el diseño y la implementación del módulo de
ejecución y control.
Este módulo está formado por un controlador que
gobierna, a través del bus I2C, el funcionamiento
de múltiples nodos de caracterización. Un nodo
de caracterización es una tarjeta PCB de reducidas
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dimensiones, 12cmx7cm, que se pueden unir para
formar grandes supercies y simular el comportamiento
térmico de un equipo informático. El sistema
propuesto permite la generación de perles de carga
dinámica y heterogénea que pueden ser adaptados
para representar perles reales de aplicaciones IoT. La
exibilidad del modelo de comunicaciones permite
la disposición de los dispositivos de monitorización
y actuación según topologías 3D adaptativas. Esta
característica es relevante para optimizar la ubicación
de dispositivos reales dentro del tanque de inmersión
de acuerdo con la carga de trabajo distribución y sus
perles térmicos.
Los siguientes pasos son la fabricación del PCB y el
montaje de 150 nodos para realizar los experimentos
planteados en los casos de uso. Para facilitar el diseño
de los perles de carga será necesario implementar
el módulo de conguración, que actualmente se ha
realizado de forma manual editando los dos cheros
JSON de entrada al módulo de ejecución que ha
centrado este trabajo.
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SISTEMA DE AUTOMATIZACIÓN PARA EXPERIMENTOS SOBRE EL
COMPORTAMIENTO TÉRMICO DE HARDWARE ESPECÍFICO
ESPE
ENERGÍA MECÁNICA INNOVACIÓN Y FUTURO
No. 9 Vol. 1 / 2020 (10) ISSN 1390 - 7395 (2/10)
Artículo Cientíco / Scientic Paper
- 33 -
MORILLO, SILVA /
APLICACIÓN DEL MODELO DE DISEÑO DE EXPERIMENTOS COMPLETAMENTE AL AZAR PARA EL ANÁLISIS Y TOMA DE
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del Hidrouoroéter,» ETSIT, MADRID, 2019.
7. Biografía
1
Alex Mauricio Santana
Gallo. – Máster Universitario
en Ingeniería de Sistemas
Electrónicos (Universidad
Politécnica de Madrid),
Investigador invitado HCT-LAB
Universidad Autónoma de Madrid
2016 (Becario Universidad de
Fuerzas Armadas ESPE), Ingeniero en Electrónica e
Instrumentación (Universidad de Fuerzas Armadas
ESPE). CEO de la empresa IA-KUNTUR S.A.S.
B.I.C. dedicada al desarrollo de inteligencia articial
y ciencia de datos ubicados en la ciudad de Latacunga-
Ecuador.
2
Naranjo Erazo Mauricio
Xavier. – Supervisor Eléctrico
(PRODICEREAL S.A.),
Investigador invitado HCT-
LAB Universidad Autónoma
de Madrid 2017 (Becario
Universidad de Fuerzas
Armadas ESPE), Ingeniero en
Electrónica e Instrumentación
(Universidad de las Fuerzas Armadas Espe),
DESARROLLADOR TÉCNICO de la empresa IA-
KUNTUR S.A.S. B.I.C. dedicada al desarrollo de
inteligencia articial y ciencia de datos ubicados en la
ciudad de Latacunga-Ecuador.
3
Luis Fernando Santana Acurio.
– Master en Educación Superior
y Curriculum (Universidad
Técnica de Ambato), Rector
(Unidad Educativa Primero de
Abril), Director Distrital 05D01
de Educación
Latacunga(2017-2018), Doctor
en ciencias de la Educación
mención Física (Escuela Superior Politécnica de
Chimborazo), Licenciatura Física Matemáticas
(Universidad Técnica de Ambato), CONSULTOR de
la empresa IA-KUNTUR S.A.S. B.I.C. dedicada al
desarrollo de inteligencia articial y ciencia de datos
ubicados en la ciudad de Latacunga-Ecuador.
4
María Fernanda Oñate Pico. –
Master en Educación Superior
(Universidad de las Fuerzas
Armadas Espe), Docente
especialidad técnica (Instituto
Superior Tecnológico Baños),
Docente Matemáticas (Unidad
La Salle Ambato), Ingeniería
Mecatrónica (Universidad de
las Fuerzas Armadas Espe), GERENTE FINANCIERA
de la empresa IA-KUNTUR S.A.S. B.I.C. dedicada al
desarrollo de inteligencia articial y ciencia de datos
ubicados en la ciudad de Latacunga-Ecuador.
5
Pedro Malagón. – obtuvo un
doctorado en Ingeniería de
Telecomunicación por la
Universidad Politécnica de
Madrid, España, en 2015. Es
profesor desde 2010 en la UPM.
Sus intereses profesionales son
principalmente hardware recongurable y
computación consciente de la seguridad y la energía.
REGISTRO DE LA PUBLICACIÓN
Fecha recepción 08 octubre 2020
Fecha aceptación 18 diciembre 2020