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Un nuevo estudio de la Universidad de Valladolid ha conseguido que una inteligencia artificial (IA) aprenda a entender las nubes, un avance que podría revolucionar tanto la predicción meteorológica a corto plazo como la optimización de la producción de energía solar. Los investigadores Roberto Román y Javier Gatón, autores del estudio, explican que este sistema mejora notablemente los pronósticos al no limitarse a procesar imágenes del cielo, sino a interpretarlas de una forma mucho más profunda. La clave de esta investigación no reside en el uso de fotografías convencionales, sino en lo que los expertos denominan imágenes segmentadas semánticamente. Según explica Javier Gatón, en este método cada píxel de la imagen no contiene información de color, sino una clasificación: "tiene la información de si en ese píxel hay una nube, está el cielo claro, o si es una nube fina". Este enfoque ha demostrado que "las predicciones que realizamos son más precisas y a mayor largo plazo". El potencial de esta tecnología es especialmente relevante para el sector de las energías renovables. La producción de energía solar está directamente condicionada por las nubes. "Si el cielo se nubla, aparece una nube, de repente esta producción se cae básicamente a 0", señala Roberto Román. Gracias a este sistema, que predice el movimiento de las nubes a partir de imágenes captadas por cámaras, se puede anticipar si un panel solar quedará cubierto y, por tanto, prever caídas en la producción. Curiosamente, el efecto de las nubes no siempre es negativo. Javier Gatón apunta un dato poco intuitivo: "en el resto de la bóveda celeste, cuando hay una nube, la energía solar aumenta en vez de si hay un cielo claro ahí". Este tipo de matices son los que la nueva IA puede ayudar a comprender y predecir para optimizar al máximo la captación de energía. Lo que comenzó como un trabajo de fin de máster ha evolucionado hasta convertirse en un artículo científico y un proyecto de más de dos años. "Vimos que iba saliendo bastante bien y lo decidimos llevar hasta un artículo", comenta Gatón. El proyecto ha implicado la instalación de una red de 20 cámaras por toda la ciudad de Valladolid para monitorizar las nubes, una infraestructura que Román califica de pionera: "La infraestructura que hemos montado aquí de 20 cámaras en una ciudad no tiene precedente". Aunque existen estudios sobre predicción de energía a corto plazo, la metodología y la infraestructura utilizadas en Valladolid son novedosas. Los investigadores afirman ser los primeros en aplicar esta técnica con un dispositivo de estas características, si bien mencionan a colegas en Alemania que trabajan en líneas similares. El siguiente paso es aplicar estos modelos predictivos a mediciones reales de radiación solar. Para ello, se barajan dos vías. Una, más física, consiste en usar modelos de transferencia radiativa a partir de la información de las nubes. La otra, más moderna, busca "sacar una relación estadística" entre la cobertura de nubes y la radiación medida con un piranómetro junto a la cámara. La investigación sigue abierta y el equipo, que ya colabora con la Agencia Estatal de Meteorología (AEMET), espera "establecer una cooperación más fuerte todavía".
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