{"id":10134,"date":"2025-09-15T14:27:53","date_gmt":"2025-09-15T12:27:53","guid":{"rendered":"https:\/\/computaex.es\/?p=10134"},"modified":"2026-03-25T18:51:03","modified_gmt":"2026-03-25T17:51:03","slug":"computaex-presenta-sus-avances-en-eficiencia-energetica-y-salud-digital-en-sistedes-2025","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/computaex.es\/en\/congresos\/computaex-presenta-sus-avances-en-eficiencia-energetica-y-salud-digital-en-sistedes-2025\/","title":{"rendered":"COMPUTAEX presenta sus avances en eficiencia energ\u00e9tica y salud digital en SISTEDES 2025"},"content":{"rendered":"
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Investigadores del Centro de Supercomputaci\u00f3n de Extremadura, COMPUTAEX<\/a>, han participado en las Jornadas de la Sociedad de Ingenier\u00eda de Software y Tecnolog\u00edas de Desarrollo de Software (SISTEDES 2025<\/a>), celebradas en C\u00f3rdoba entre los d\u00edas 9 y 11 de septiembre. Este evento, considerado una referencia en el \u00e1mbito de la investigaci\u00f3n en Ingenier\u00eda Software en Espa\u00f1a, ha reunido a expertos de todo el pa\u00eds en el marco de tres encuentros paralelos: las XXIX Jornadas de Ingenier\u00eda del Software y Bases de Datos (JISBD<\/a>), las XX Jornadas de Ciencia e Ingenier\u00eda de Servicios (JCIS<\/a>) y las XXIV Jornadas de Programaci\u00f3n y Lenguajes (PROLE<\/a>).<\/p>

Durante el congreso, los investigadores de COMPUTAEX han presentado una serie de trabajos cient\u00edficos que abordan retos clave relacionados con la eficiencia energ\u00e9tica en infraestructuras tecnol\u00f3gicas, la optimizaci\u00f3n del desarrollo de software y la aplicaci\u00f3n de soluciones digitales innovadoras en el \u00e1mbito de la salud.<\/p>

El Dr. Daniel Flores, Administrador de Sistemas y Supercomputaci\u00f3n de COMPUTAEX, ha presentado el trabajo \u00abAn\u00e1lisis y optimizaci\u00f3n del PUE en Centros de Datos: un enfoque metodol\u00f3gico<\/a>\u00ab, desarrollado en colaboraci\u00f3n con D. Felipe Lemus, Dr. Javier Corral y Dr. Juan Antonio Rico, de COMPUTAEX. Esta investigaci\u00f3n propone una metodolog\u00eda estructurada para optimizar el Power Usage Effectiveness (<\/em>PUE), una m\u00e9trica fundamental en la gesti\u00f3n energ\u00e9tica de centros de datos. La propuesta integra sensores para monitorizaci\u00f3n ambiental y t\u00e9cnicas de aprendizaje autom\u00e1tico para analizar los datos obtenidos, permitiendo as\u00ed identificar patrones de consumo energ\u00e9tico y mejorar la eficiencia de forma sencilla y segura. La metodolog\u00eda ha sido validada en un entorno operativo real, con resultados que demuestran su eficacia pr\u00e1ctica.<\/p>

Asimismo, D. Miguel Ba\u00f1os, t\u00e9cnico de apoyo a la I+D+i de COMPUTAEX, present\u00f3 el art\u00edculo \u00abGreen Software en IoT: T\u00e9cnicas de Optimizaci\u00f3n Orientadas a Dispositivos SBC<\/a>\u00ab, desarrollado junto con D. Jorge Cancho, Dr. Javier Corral y Dr. Juan Antonio Rico, en colaboraci\u00f3n con investigadores de la Universidad de Castilla-La Mancha (UCLM<\/a>). Este estudio analiza la efectividad de siete t\u00e9cnicas de optimizaci\u00f3n manual aplicadas al dispositivo ASUS TinkerBoard 2S<\/em>, un Single Board Computer<\/em> ampliamente utilizado en aplicaciones IoT. Los experimentos realizados muestran que dichas t\u00e9cnicas permiten reducir los tiempos de ejecuci\u00f3n hasta en un 99% respecto a las optimizaciones autom\u00e1ticas del compilador GCC 8.3.0, lo que se traduce no solo en una mejora del rendimiento, sino tambi\u00e9n en una significativa reducci\u00f3n del consumo energ\u00e9tico, contribuyendo as\u00ed a la sostenibilidad de estas tecnolog\u00edas.<\/p>

En la misma l\u00ednea, Ba\u00f1os ha expuesto, en formato p\u00f3ster, su investigaci\u00f3n \u00abAn\u00e1lisis y mejora del rendimiento en el desarrollo de software energ\u00e9ticamente eficiente mediante la aplicaci\u00f3n de Inteligencia Artificial y el uso de estrategias de programaci\u00f3n\u00bb. El trabajo recoge los avances m\u00e1s recientes de esta l\u00ednea de investigaci\u00f3n mediante la evaluaci\u00f3n experimental de m\u00e1s de 40 t\u00e9cnicas de programaci\u00f3n, que han sido analizadas con el objetivo de mejorar tanto el rendimiento como la eficiencia energ\u00e9tica del software desarrollado.<\/p>

Finalmente, ya en el marco de las JCIS, el Dr. Daniel Flores present\u00f3 el art\u00edculo \u00abTowards Digital Health: Integrating Federated Learning and Crowdsensing through the Contigo App<\/a><\/em>\u00ab, elaborado conjuntamente con investigadores de la Universidad de Extremadura. Este trabajo describe el sistema Contigo, una soluci\u00f3n de salud digital basada en una aplicaci\u00f3n m\u00f3vil y una plataforma web que permite la monitorizaci\u00f3n continua del estado de salud del usuario mediante t\u00e9cnicas de aprendizaje federado. La aplicaci\u00f3n recopila datos personales y cl\u00ednicos con los que se entrena un modelo predictivo individual que, posteriormente, se anonimiza y se integra en un modelo global. Este enfoque permite reducir significativamente el tiempo de adaptaci\u00f3n para nuevos usuarios, al tiempo que garantiza la privacidad y mejora la toma de decisiones m\u00e9dicas. Contigo responde as\u00ed a la creciente necesidad de herramientas digitales accesibles, seguras y proactivas en el \u00e1mbito sanitario, facilitando una atenci\u00f3n m\u00e1s personalizada y eficiente.<\/p>

El trabajo \u00abAn\u00e1lisis y Optimizaci\u00f3n del PUE en Centros de Datos: Un Enfoque Metodol\u00f3gico\u00bb se enmarca en el proyecto \u201cExtremadura EDIH T4E: Tech for Efficiency\u201d (ID del proyecto: 101083667), dentro de la iniciativa European Digital Innovation Hubs, convocatoria: DIGITAL-2021-EDIH-01, cofinanciado por\u00a0el Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER) y de la Comisi\u00f3n Europea.
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