Fides en PDP 2026: IA distribuida para la monitorización energética
En la conferencia internacional Euromicro PDP 2026, centrada en sistemas distribuidos, computación paralela y tecnologías de red, Fides presentó el artículo científico "Exploring Distributed Energy Learning: A Federated, Self-Adapting Framework for Sensor-Free Power Estimation at Scale".
Desarrollado en el marco del proyecto de investigación ERA – Explore, Redesign, Accelerate, el trabajo presenta MIRU, un framework basado en Federated Learning y Long Short-Term Memory (LSTM), diseñado para estimar el consumo energético de ordenadores y servidores sin necesidad de sensores físicos.
La solución permite una monitorización energética más eficiente, escalable y sostenible, reduciendo la dependencia de hardware dedicado y facilitando una gestión más inteligente de las infraestructuras IT.
El proyecto ha sido desarrollado en colaboración con la Universidad Luiss Guido Carli, el profesor Fabio Angeletti, Secure Network y Time Vision.
La participación de Fides en PDP 2026 refuerza su compromiso con la investigación aplicada y el desarrollo de soluciones innovadoras orientadas a la eficiencia, la escalabilidad y la sostenibilidad de los entornos tecnológicos.