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Dos trabajos del CITIC de la UDC sobre IA, premiados por el Comité Español de Automática

Los artículos del grupo dirigido por José Luis Calvo-Rolle abordan el control inteligente en la detección de anomalías para la fabricación de aero-generadores, y nuevas aplicaciones para el almacenamiento de energía mediante hidrógeno, el grano aliado contra el cambio climático
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Nuevos logros en el ámbito de la Inteligencia Artificial aplicada al desarrollo sostenible. El grupo que dirige José Luis Calvo-Rolle, investigador del CITIC de la Universidad da Coruña (UDC), acaba de recibir dos premios de la mano del Comité Español de Automática (CEA) por dos trabajos sobre control inteligente en energía eólica y almacenamiento de energía con hidrógeno, respectivamente.

En el caso del artículo “Intelligent hybrid system fuere the prediction of the voltage-current characteristic curve of a hydrogen-based fuel cell”, según informa el CITIC, "se centra en una aplicación puntera y muy prometedora enfocada al almacenamiento de energía mediante hidrógeno, considerado aliado de la lucha contra el cambio climático". Concretamente, “hablamos de un modelo híbrido inteligente para predecir el comportamiento dinámico de una pila de combustible alimentada por hidrógeno. El proceso de modelado es capaz de captar la enorme complejidad del comportamiento del sistema gracias a la
combinación de técnicas de agrupamiento y, posteriormente, técnicas inteligentes de regresión con
redes neuronales artificiales sobre cada uno de los grupos", explica José Luis Calvo-Rolle. Esta
aportación representa la gran ventaja de conocer con antelación el estado en que se encuentra la pila
de combustible, permitiendo gestionar la estrategia de su control de manera más eficiente.

En el otro artículo premiado (“Anomaly detection based on intelligent techniques over a bicomponent
production plant used on wind generator blades manufacturing”
) trata la detección de anomalías en
una instalación empleada para obtener el material del cual se fabrican las palas de aero-generador
. La principal aportación, indica CITIC, reside en que la aparición de anomalías es detectada satisfactoriamente sin contar con conocimiento previo sobre la naturaleza de éstas, “lo cual es especialmente complejo habida cuenta del amplio abanico de posibles fuentes originarias de un evento adverso en un entorno
industrial, como pueden ser los fallos en sensores y actuadores, el envejecimiento de equipos, las
perturbaciones en las medidas, etc.”, según apunta el investigador del CITIC. Esta tarea se realiza a
través de algoritmos inteligentes de tipo one-class que aseguran la detección precoz de anomalías,
contribuyendo al mantenimiento, a la optimización y, consecuentemente, a la eficiencia de la
instalación.

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