En la actualidad, mucha gente podría verse interesada en el monitoreo energético de sus viviendas, con el fin de optimizar sus consumos. De esta manera, se conocerían los artefactos eléctricos que más energía consumen, su incidencia en el tiempo, cuán representativo resulta el consumo del resto de los artefactos y aquellos artefactos que podrían estar fallando.
Utilizando Non-Intrusive Load Monitoring (NILM) y redes neuronales (del inglés Artificial Neural Networks, ANN), el presente proyecto propone ofrecer esta posibilidad.