Los grandes cambios que se están produciendo en el sector energético; tecnológicos, operativos, regulatorios, etc., y la complejidad que dichos cambios, hacen inviable una gestión “tradicional” del suministro y los servicios.
Es necesario ofrecer un suministro y servicios en tiempo prácticamente real, si errores, con la máxima calidad, la mayor eficiencia y cumpliendo con las regulaciones vigentes, para lo cual es necesario un cambio radical en la tecnología, los procesos y las personas, y dicho cambio solamente puede producirse a través de la utilización de la Inteligencia Artificial.
La aplicación de la Inteligencia Artificial se ha convertido en una herramienta fundamental para abordar la mejora y optimización de cualquier proceso de la cadena de valor del sector energético, desde la planificación de nuevas redes y servicios, la instalación de nuevas fuentes de suministro, hasta la entrega del servicio, pasando por los procesos de soporte como compras, financiero, ventas, …
En este contexto, In2AI una de las principales empresas de inteligencia artificial de España ha desarrollado diversos proyectos que ayudan a las empresas energéticas a ser más eficientes a través de la Inteligencia Artificial, algunos de los cuales son:
1. Aprobación de instalaciones eléctricas a través de Visión Artificial
Esta empresa de inteligencia artificial ha desarrollado un proyecto, para una de las grandes empresas de distribución eléctrica en España, el cual ha utilizado algoritmos de machine learning y visión artificial para evaluar las instalaciones eléctricas de los usuarios, particulares o empresas.
Técnicamente, el enfoque de In2AI fue utilizar diversas técnicas de Machine Learning/deep learning (ML/DL) para la visión artificial, tales como; detección de objetos, segmentación de instancias, segmentación semántica y clasificación de imágenes. Todo ello en un único marco de trabajo continuo con una cantidad de datos que carecían de la estructuración apropiada.
Para ello, se optó por reestructurar algunos procesos vitales que permitiesen una mejor captura de la información, clasificando las imágenes disponibles de una forma lógica. De esta manera se permitió su utilización para entrenamientos de calidad, en los cuales se desarrollaron hasta 11 modelos de ML/DL utilizando las técnicas más novedosas. Estas técnicas permitieron una precisión de los modelos de hasta un 97%, consiguiendo mejorar el procesamiento de las peticiones entrantes.
El objetivo era convertir el proceso de instalación eléctrica, el cual era complejo, largo, y tedioso, en un proceso ágil, rápido y sencillo, lo cual se consiguió sobradamente permitiendo un importante ahorro de tiempo y costes en las instalaciones eléctricas.
2. Detección de sombras, defectos y desincronismos en paneles solares
En este proyecto, In2AI ha ayudado a una empresa del sector de las energías renovables a supervisar parques solares a través de drones, aplicando nuevamente visión artificial e inteligencia artificial. En este caso en concreto se han supervisado y procesado los datos para conseguir clasificar los posibles defectos, mediante el desarrollo de innovadores algoritmos de análisis de datos.
El proyecto consistió en el desarrollo, entrenamiento y despliegue de modelos de visión artificial para la detección de sobras y defectos utilizando el framework Icevision y modelos preentrenados Open MMLab´s MMDetection, la aplicación se instaló en AWS.
Como consecuencia de lo anterior, se consiguió una mejora de la eficiencia y rendimiento del parque solar, de un 25%.
3. Aplicación de la IA para reducción del consumo eléctrico
En este caso, la empresa de consultoría en inteligencia artificial ha realizado proyectos de ahorro energético para una empresa de depuración de aguas residuales (EDAR).
A través de la Inteligencia Artificial en las depuradoras, se llevó a cabo el desarrollo, entrenamiento y despliegue de la red neuronal FeedForward para el forcasting y optimización de series temporales utilizando Keras y Tensorflow.
El objetivo del proyecto era mejorar la eficiencia del proceso, de tal forma que permitiese una optimización en el uso de energía, reducción de los costos y promover una mayor sostenibilidad garantizando niveles de calidad del efluente muy exigentes. Los resultados obtenidos estiman que, cuantitativamente el empleo de la IA en las depuradoras puede reducir el consumo de energía de las plantas en más de un 25%.
Manuel Ruiz Aldereguia, CEO de In2AI, asegura que el sector energético, aunque ha avanzado mucho en la utilización de la Inteligencia Artificial, está todavía en sus inicios, pues los grandes cambios que se avecinan obligarán a utilizar estas herramientas de una forma masiva, y aquellas empresas que no las utilicen, no podrán abordar los retos y cambios que se les viene encima, con lo cual les será muy difícil continuar en el mercado.
Las empresas que utilicen estas herramientas de Inteligencia Artificial, o similares, no deben centrarse únicamente en la tecnología, sería un grave error y un fracaso casi asegurado, pues los procesos y las personas son tan importantes como la tecnología. Y ese es el valor que aporta In2AI a las empresas; realizar los proyectos y desarrollos basándonos en PERSONAS, analizando PROCESOS y utilizando la TECNOLOGÍA (IA (ML/DL), NLP/NLG, Visión Artificial, Chatbots, LLM, RAG, …)
In2AI es una startup de inteligencia artificial nacida en el 2020 que se crea a partir de un grupo de profesionales con amplia experiencia en la gestión empresarial y en diferentes tecnologías, que son a su vez profesores en escuelas de negocio y/o universidades. Su principal objetivo consiste en desarrollar modelos de Inteligencia Artificial (IA), para mejorar los procesos de negocio de las empresas, que permitan a las empresas tomar mejores decisiones de negocio basadas en los datos (Data Centric), permitiendo tomar soluciones más rápidas, mejor informadas y delegar las actividades transaccionales de los negocios en la tecnología, liberando así a los trabajadores para que puedan dedicarse a actividades más estratégicas y de mayor valor añadido para la empresa.
