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Dos trabajos del CITIC de la UDC sobre Inteligencia Artificial aplicada al desarrollo sostenible, premiados por el Comité Español de Automática

27/09/2022 – CITIC

  • 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
  • Estos reconocimientos avalan la solidez de la sostenibilidad como eje estratégico del CITIC en Inteligencia Artificial aplicada, línea en la que destacan otros proyectos como el europeo “Smartees” sobre innovación social y eficiencia energética comunitaria, o el convenio con el Ayuntamiento de A Coruña que busca hacer de la herculina un modelo de ‘ciudad verde’

El CITIC de la UDC consigue nuevos logros en el ámbito de la Inteligencia Artificial aplicada al desarrollo sostenible, considerado estratégico para la transferencia del centro de investigación. El grupo que dirige José Luis Calvo Rolle ha recibido su respectivo premio 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.

Los reconocimientos fortalecen las áreas de investigación en IA aplicada a la sostenibilidad en las que trabaja el CITIC, en colaboración con entidades públicas y personales, en línea con los objetivos globales de eficiencia energética. En este campo, destacan iniciativas de alcance europeo en el contexto Horizonte 2020, como el “Smartees”, para modelado de innovación social enfocada a la transición hacia eficiencia energética y la sostenibilidad; o el acuerdo que mantiene con el Ayuntamiento de A Coruña desde el pasado año para avanzar, como socio tecnológico, en la digitalización de la movilidad y en el diseño de un mapa de “zonas de bajas emisiones”.

Mayor eficiencia en el almacenamiento de energía con hidrógeno, la solución para guardar energía renovable a falta de sol y viento

El artículo Intelligent hybrid system for the prediction of the voltage-current characteristic curve of a hydrogen-based fuel cell 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 agrupamento 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.

Algoritmos inteligentes para prever anomalías en la fabricación de aero-generadores

En el otro artículo premiado (Anomaly detection based on intelligent techniques over a bicomponent production plant used on wind generator blades manufacturing) se 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 reside en que la aparición de anomalías es detectada satisfactoriamente sin contar con conocimiento previo sobre la naturaleza de estas, “lo cual es especialmente complejo teniendo en cuenta el 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.”, segundo 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.

Referencia bibliográfica:

“Anomaly detection based on intelligent techniques over a bicomponent production plant used on wind generator blades manufacturing”. E Jove, J Casteleiro-Roca, H Quintián, JA Méndez-Pérez, JL Calvo-Rolle.

“Intelligent hybrid system for the prediction of the voltage-current characteristic curve of a hydrogen-based fuel cell”. Jose-Luis Casteleiro-Roca, Antonio Javier Barragán, Francisca Segura, José Luis Calvo-Rolle, Jose Manuel Andújar.