Una tecnología lleva electricidad a sitios desconectados de la red nacional de energía

En México se busca revolucionar la generación de energías limpias como lo son la eólica y solar. Es por ello que el Instituto Nacional de Astrofísica Óptica y Electrónica (INAOE) desarrolla el sistema “smart micro-grids” que tiene el propósito de llevar electricidad a localidades remotas que se encuentran desconectadas de la red de energía nacional.

La tecnología funciona a partir de la combinación de los sistemas multiagente (robots y personas) y técnicas de deep learning, al tiempo que posibilita predecir condiciones climáticas, interpretarlas y tomar decisiones complejas de forma autónoma. El desarrollo del investigador Enrique Muñoz de Cote ofrece una solución que busca maximizar la generación de energía limpia y funciona con inteligencia artificial, requiere datos históricos y muestras en tiempo real para tomar decisiones que minimicen costos y emisiones de dióxido de carbono.

A través de algoritmos, una base de datos y un perfil del usuario, esta tecnología da la capacidad a una supercomputadora para predecir la dirección del viento, nubosidad y la cantidad de energía requerida para buscar la mejor vía de generar energía en las siguientes 24 horas.

El objetivo es que con la técnica del deep learning la computadora interprete una serie de datos y analice la situación, de manera similar a como funciona la mente de un ser humano, pero de forma autónoma y sin estar atada a un usuario que lo manipule, detalló el doctor en Ciencias Computacionales por el departamento de Electrónica e Información del Politecnico di Milano, en Italia.

Estas mismas técnicas servirán para supervisar un proceso industrial, identificar errores y de manera autónoma solucionar el problema. En el caso de la administración de la energía, se analiza la situación climática con el fin de activar los aerogeneradores en el momento donde exista la mayor fuerza del viento y se aproveche al máximo este recurso natural, que derive en apagar otras fuentes de energía.

En la actualidad, se investiga de qué forma usar estas técnicas al diseñar ciudades inteligentes que solucionen problemas como el tráfico, donde al analizar una serie de fotos satelitales el sistema establezca una estrategia y temas de seguridad.

Muñoz de Cote explicó que “la ventaja del deep learning es el enseñar a una computadora a separar las cosas por sus diferentes características y que realice una interpretación de ellas. Es una técnica en la que intervienen términos muy abstractos y básicos, donde la computadora encuentra de manera autónoma una asociación de los datos, y hace relaciones complicadas”.

Agregó, que podría considerarse al deep learning como un subtema de la inteligencia artificial, ya que está inspirado en el funcionamiento del cerebro humano, contiene bases de las redes neuronales con las cuales es posible ver el entorno cerebral y codificarlo a través del análisis de imágenes.

Por otra parte, los sistemas multiagente (robots y personas) ayudan a crear sistemas más robustos y escalables. Es este punto lo que hará que nuestras soluciones puedan funcionar a escala macro (ciudades o regiones) y no se queden atoradas en experimentos de laboratorio. (Fuente: AGENCIA ID/DICYT)