Research

La transición energética constituye un desafío global que requiere integrar múltiples vectores energéticos en sistemas resilientes y sostenibles. En Ecuador, la alta dependencia de la hidroelectricidad y del transporte basado en derivados del petróleo plantea vulnerabilidades críticas frente al cambio climático y los compromisos internacionales de descarbonización.
Este proyecto propone el diseño y validación de un modelo multivectorial bajo el enfoque RENON (Renewable Network of Networks), que articule las redes de electricidad renovable, agua y movilidad eléctrica en la provincia del Azuay. El modelo integrará algoritmos de optimización y simulación digital para evaluar escenarios energéticos considerando la variabilidad de las fuentes renovables no convencionales, la seguridad hídrica y la electrificación del transporte.
La investigación se desarrollará en cuatro fases: I) diagnóstico de la oferta y demanda energética y la disponibilidad actual de electromovilidad en el Azuay; II) diseño del modelo RENON multivectorial; III) simulación de escenarios urbanos y rurales con horizontes 2030 y 2050; y IV) validación del modelo y generación de lineamientos estratégicos.
Se espera que los resultados contribuyan a reducir la dependencia de combustibles fósiles, diversificar la matriz energética provincial con proyección a la planificación nacional, formular propuestas regulatorias y generar publicaciones científicas de alto impacto.

Este proyecto de innovación tecnológica se enfoca en el monitoreo y la predicción del consumo de agua residencial. Su propósito es generar información precisa sobre el consumo de agua que permita diseñar políticas de ahorro y, en consecuencia, un mejor manejo de este recurso.
El dispositivo utiliza sensores de vibración no invasivos que recolectan datos sobre el uso del recurso hídrico en todos los puntos de consumo de una vivienda, sin alterar la infraestructura existente. La comunicación entre los microsensores distribuidos por el inmueble es una barrera tecnológica que el proyecto resolverá.
Los datos recolectados se procesan con algoritmos de aprendizaje automático para predecir el consumo de agua según los distintos contextos socioeconómicos de los hogares de Cuenca. La integración de sensores con técnicas de análisis de datos permitirá aprender los patrones de consumo y generar recomendaciones para reducir el desperdicio.
El proyecto responde a la necesidad de gestionar el agua de manera sostenible frente al cambio climático y el crecimiento poblacional, y sienta una base para estrategias de sostenibilidad hídrica en entornos urbanos y rurales, con impacto directo en la planificación de políticas públicas de distribución y conservación del recurso.