Programa para a aplicacão de algoritmos de Deep learning para edificios nZEB

Coordenador: Imene Yahyaoui

Descrição: Este projeto propõe um novo conceito para a implementação de um edifício de baixo consumo de energia (nZEB) utilizando técnicas de Deep Learning , a saber, memória bidirecional (BiLSTM) e regressão linear por mínimos quadrados (LLS). O projeto conta com a participação de especialistas da Universidad Rey Juan Carlos (URJC), da Universidad de Alcalá de Henares (UAH), da Universidade Federal do Espírito Santo (UFES) e do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Espírito Santo (IFES).

Integrantes: Jussara Farias Fardin – Integrante / Lucas Frizera Encarnação – Integrante / Rodrigo Fiorotti – Integrante / Imene Yahyaoui – Coordenador / Helder Roberto de Oliveira Rocha – Integrante / Francisco Javier Rodríguez Sánchez: – Integrante / Araceli Hernández Bayo – Integrante / Ana Elizabeth García Sipols – Integrante / María Cristina Rodríguez Sánchez – Integrante / Clara Simón de Blas – Integrante.

Situação: Em andamento (2024 – Atual)