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06.07.2026 Читать источник
Инженер из Венесуэлы создал модель, снижающую энергопотребление дата-центров на 85%

Венесуэльский инженер Роберто Алеман представил вычислительную архитектуру eDVM, способную сократить энергозатраты систем обработки данных до 85%. Технология, описанная в новом техническом руководстве, уже интегрирована в инструменты базы данных PON-DB и может революционизировать работу центров обработки информации и промышленных IoT-устройств.
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Ingeniero venezolano desarrolla modelo computacional que reduce el consumo energético hasta en un 85%
Maracaibo, Venezuela — Se trata del ingeniero zuliano Roberto Alemán, quién ha desarrollado un innovador modelo computacional capaz de reducir el consumo energético de sistemas de datos entre 30% y 85%, dependiendo del entorno y la carga de trabajo. La tecnología, propone una arquitectura completamente nueva para el manejo de información, eliminando procesos que históricamente han elevado el gasto eléctrico en infraestructuras digitales, la misma la ha formalizado en un libro que ha titulado Encrypted Data Virtual Machines.
“Si bien me inspiré en elementos conocidos desde hace décadas el factor innovador aquí es combinar de manera eficiente diversos campos de la ciencia computacional y hacer que todo funcione como un reloj suizo pero a la velocidad de un jet”, indicó el autor.
El creador del modelo, un ingeniero maracucho especializado en sistemas de datos y seguridad informática, explica que la eDVM “integra la estructura de acceso directamente dentro del dataset”, lo que permite operaciones deterministas, menor uso de memoria y una drástica reducción de ciclos de CPU. Esta arquitectura se traduce en un ahorro energético significativo en tres áreas clave:
- Gateways IoT (Automatización industrial): hasta 85% menos consumo en dispositivos ARM y microcontroladores.
- Edge Computing (sensores sin conexión a la red): entre 60% y 85% de reducción en pipelines industriales y sensores inteligentes.
- Servidores web (Datacenters): entre 30% y 70% menos energía por petición en infraestructura ARM y x86.
La tecnología se encuentra implementada en el motor de base de datos oficial PON‑DB, el lector determinista PON‑Reader y el servidor HTTP PON‑Gateway, herramientas que acompañan el libro técnico Encrypted Data Virtual Machines, donde se documenta el modelo, sus fundamentos y sus aplicaciones prácticas.
Expertos en eficiencia energética y computación distribuida han mencionado durante años que enfoques de este tipo son muy importantes ya que de adoptarse representarían “un cambio estructural en la forma de operar los sistemas de datos”, especialmente en sectores donde el consumo eléctrico es crítico: telecomunicaciones, IoT industrial, centros de datos, infraestructura pública y dispositivos alimentados por batería.
En la actualidad la crisis energética apunta precisamente al alto consumo eléctrico que generan los centros de datos o Datacenters donde operan las inteligencias artificiales.
El modelo eDVM se posiciona como una alternativa sostenible para el mercado tecnológico, donde el costo energético y la estabilidad eléctrica son factores determinantes en la adopción tecnológica.
El autor hizo hincapié en que los porcentajes de ahorro energético mencionados corresponden a «estimaciones experimentales realizadas durante el desarrollo del modelo y del software asociado, el mismo mantiene una constante evolución y actualización» por lo que «los resultados pueden variar según hardware, entorno operativo, tamaño del dataset, condiciones térmicas y escenarios finales de aplicación».
En ese mismo orden de ideas, anunció al menos dos títulos adicionales: Mutable DVM y Vector DVM, ambos surgen de su modelo fundamental y se enfocan en mantener el consumo energético bajo mientras se accede a datos que requieren variar de forma segura y alta velocidad, mientras el otro se centra en acelerar las búsquedas de las inteligencias artificiales, respectivamente.
Finalmente invitó a todos a apoyar su trabajo adquiriendo una copia del libro en https://pon-db.com/ el mismo incluye el software que permite verificar la teoría que ha desarrollado.
Nota de Prensa.
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