{"version":"1.0","provider_name":"The CT Engineering Group","provider_url":"https:\/\/www.ctengineeringgroup.com\/es\/","title":"CT concluye el proyecto IADGENOL sobre la automatizaci\u00f3n de las trayectorias de los sistemas AWE utilizando Deep Learning. - The CT Engineering Group","type":"rich","width":600,"height":338,"html":"<blockquote class=\"wp-embedded-content\" data-secret=\"PncOqM5Qos\"><a href=\"https:\/\/www.ctengineeringgroup.com\/es\/ct-concluye-el-proyecto-iadgenol\/\">CT concluye el proyecto IADGENOL sobre la automatizaci\u00f3n de las trayectorias de los sistemas AWE utilizando Deep Learning.<\/a><\/blockquote><iframe sandbox=\"allow-scripts\" security=\"restricted\" src=\"https:\/\/www.ctengineeringgroup.com\/es\/ct-concluye-el-proyecto-iadgenol\/embed\/#?secret=PncOqM5Qos\" width=\"600\" height=\"338\" title=\"\u00abCT concluye el proyecto IADGENOL sobre la automatizaci\u00f3n de las trayectorias de los sistemas AWE utilizando Deep Learning.\u00bb \u2014 The CT Engineering Group\" data-secret=\"PncOqM5Qos\" frameborder=\"0\" marginwidth=\"0\" marginheight=\"0\" scrolling=\"no\" class=\"wp-embedded-content\"><\/iframe><script>\n\/*! This file is auto-generated *\/\n!function(d,l){\"use strict\";l.querySelector&&d.addEventListener&&\"undefined\"!=typeof URL&&(d.wp=d.wp||{},d.wp.receiveEmbedMessage||(d.wp.receiveEmbedMessage=function(e){var t=e.data;if((t||t.secret||t.message||t.value)&&!\/[^a-zA-Z0-9]\/.test(t.secret)){for(var s,r,n,a=l.querySelectorAll('iframe[data-secret=\"'+t.secret+'\"]'),o=l.querySelectorAll('blockquote[data-secret=\"'+t.secret+'\"]'),c=new RegExp(\"^https?:$\",\"i\"),i=0;i<o.length;i++)o[i].style.display=\"none\";for(i=0;i<a.length;i++)s=a[i],e.source===s.contentWindow&&(s.removeAttribute(\"style\"),\"height\"===t.message?(1e3<(r=parseInt(t.value,10))?r=1e3:~~r<200&&(r=200),s.height=r):\"link\"===t.message&&(r=new URL(s.getAttribute(\"src\")),n=new URL(t.value),c.test(n.protocol))&&n.host===r.host&&l.activeElement===s&&(d.top.location.href=t.value))}},d.addEventListener(\"message\",d.wp.receiveEmbedMessage,!1),l.addEventListener(\"DOMContentLoaded\",function(){for(var e,t,s=l.querySelectorAll(\"iframe.wp-embedded-content\"),r=0;r<s.length;r++)(t=(e=s[r]).getAttribute(\"data-secret\"))||(t=Math.random().toString(36).substring(2,12),e.src+=\"#?secret=\"+t,e.setAttribute(\"data-secret\",t)),e.contentWindow.postMessage({message:\"ready\",secret:t},\"*\")},!1)))}(window,document);\n\/\/# sourceURL=https:\/\/www.ctengineeringgroup.com\/wp-includes\/js\/wp-embed.min.js\n<\/script>\n","thumbnail_url":"https:\/\/www.ctengineeringgroup.com\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/Imagen_ensayo_marzo2024.jpeg","thumbnail_width":1920,"thumbnail_height":1080,"description":"Tras dos a\u00f1os de investigaci\u00f3n, CT ha desarrollado con \u00e9xito un modelo de control basado en Deep Learning que aborda los desaf\u00edos din\u00e1micos de las operaciones aut\u00f3nomas de los sistemas AWE. Los resultados de las \u00faltimas pruebas de validaci\u00f3n en un entorno de simulaci\u00f3n para el sistema de control AWES, han sido presentados en el Congreso Europeo AWES, AWEC2024, en Madrid, demostrando una precisa alineaci\u00f3n con el viento y trayectorias \u00f3ptimas de generaci\u00f3n de energ\u00eda."}