Dous traballos da UDC sobre intelixencia artificial reciben un premio nacional

As investigacións abordan o control na detección de anomalías para fabricar aeroxeneradores e novas aplicacións para almacenar enerxía mediante hidróxeno

O grupo de investigación do CITIC premiado polo Comité Español de Automática.
O grupo de investigación do CITIC premiado polo Comité Español de Automática.

O Centro de Investigación en Tecnoloxías da Información e das Comunicacións (CITIC) da Universidade da Coruña (UDC) consegue novos logros no ámbito da intelixencia artificial aplicada ao desenvolvemento sostible. O grupo que dirixe José Luis Calvo-Rolle acaba de ser premiado polo Comité Español de Automática (CEA) por dous traballos sobre control intelixente en enerxía eólica e almacenamento de enerxía con hidróxeno.

Os recoñecementos fortalecen as áreas de investigación en intelixencia artificial aplicada á sustentabilidade nas que traballa o CITIC, en colaboración con entidades públicas e privadas, en liña cos obxectivos globais de eficiencia enerxética. Neste eido, destacan iniciativas de alcance europeo no contexto Horizonte 2020, como o Smartees, para modelado de innovación social enfocada á transición cara a eficiencia enerxética e a sostibilidade; ou o acordo que mantén co Concello da Coruña desde o pasado ano para avanzar, como socio tecnolóxico, na dixitalización da mobilidade e no deseño dun mapa de “zonas de baixas emisións”.

Maior eficiencia no almacenamento de enerxía con hidróxeno

O artigo Intelligent hybrid system for the prediction of the voltage-current characteristic curve of a hydrogen-based fuel cell céntrase nunha aplicación punteira e moi prometedora enfocada ao almacenamento de enerxía mediante hidróxeno, considerado aliado da loita contra o cambio climático. Concretamente, “falamos dun modelo híbrido intelixente para predicir o comportamento dinámico dunha pila de combustible alimentada por hidróxeno. O proceso de modelado é capaz de captar a enorme complexidade do comportamento do sistema grazas á combinación de técnicas de agrupamento e, posteriormente, técnicas intelixentes de regresión con redes neuronais artificiais sobre cada un dos grupos”, explica José Luis Calvo-Rolle. Esta achega representa a gran vantaxe de coñecer con antelación o estado en que se atopa a pila de combustible, permitindo xestionar a estratexia do seu control de maneira máis eficiente.

Algoritmos intelixentes para prever anomalías na fabricación de aero-xeradores

No outro artigo premiado (Anomaly detection based on intelligent techniques over a bicomponent production plant used on wind generator blades manufacturing) trátase a detección de anomalías nunha instalación empregada para obter o material do cal se fabrican as aspas do aero-xerador. A principal achega reside en que a aparición de anomalías é detectada satisfactoriamente sen contar con coñecemento previo sobre a natureza destas, “o cal é especialmente complexo tendo en conta o amplo abano de posibles fontes orixinarias dun evento adverso nunha contorna industrial, como poden ser os fallos en sensores e actuadores, o envellecemento de equipos, as perturbacións nas medidas, etc”, apunta o investigador do CITIC. Esta tarefa realízase a través de algoritmos intelixentes de tipo one-class que aseguran a detección precoz de anomalías, contribuíndo ao mantemento, á optimización e, consecuentemente, á eficiencia da instalación.


Referencias:

DEIXAR UNHA RESPOSTA

Please enter your comment!
POLÍTICA DE COMENTARIOS:

GCiencia non publicará comentarios ofensivos, que non sexan respectuosos ou que conteñan expresións discriminatorias, difamatorias ou contrarias á lexislación vixente.

GCiencia no publicará comentarios ofensivos, que no sean respetuosos o que contentan expresiones discriminatorias, difamatorias o contrarias a la ley existente.

Please enter your name here

Este sitio emprega Akismet para reducir o spam. Aprende como se procesan os datos dos teus comentarios.