Estimación de temperatura en servidores mediante herramientas de Deep Learning

En este trabajo se propone el estudio de estimación de temperatura sobre un servidor, con el objetivo de poder predecir el funcionamiento del mismo bajo condiciones ambientales controladas. Para esto se propone la utilización de herramientas de Deep Learning como por ejemplo, MLP (Multi Layer Percep...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: D’Angiolo, Federico G., Mas, Ignacio, Giribet, Juan Ignacio
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2021
Materias:
Ciencias Informáticas
Deep Learning
Redes neuronales
MLP
LSTM
Datacenter
Temperatura
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/130310
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
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description En este trabajo se propone el estudio de estimación de temperatura sobre un servidor, con el objetivo de poder predecir el funcionamiento del mismo bajo condiciones ambientales controladas. Para esto se propone la utilización de herramientas de Deep Learning como por ejemplo, MLP (Multi Layer Perceptron) y LSTM (Long Short-Term Memory). La utilización de éstas persigue el objetivo de poder compararlas y sacar conclusiones sobre su funcionamiento en el ámbito de un datacenter, donde se encuentra el servidor bajo estudio.
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