{"id":40345,"date":"2024-12-25T00:45:13","date_gmt":"2024-12-25T00:45:13","guid":{"rendered":"https:\/\/enfoquenoticioso.com\/tecnologia\/si-algo-dificulta-la-rentabilidad-de-la-eolica-marina-es-su-mantenimiento-el-pais-vasco-ha-recurrido-a-la-ia-para-solucionarlo\/"},"modified":"2024-12-25T00:45:13","modified_gmt":"2024-12-25T00:45:13","slug":"si-algo-dificulta-la-rentabilidad-de-la-eolica-marina-es-su-mantenimiento-el-pais-vasco-ha-recurrido-a-la-ia-para-solucionarlo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/enfoquenoticioso.com\/?p=40345","title":{"rendered":"Si algo dificulta la rentabilidad de la e\u00f3lica marina es su mantenimiento. El Pa\u00eds Vasco ha recurrido a la IA para solucionarlo"},"content":{"rendered":"
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Cada vez, la inversi\u00f3n y capacidad de los aerogeneradores offshore es mayor, al igual que su potencia. Sin embargo, el mantenimiento de la infraestructura presenta una complejidad significativa debido a su ubicaci\u00f3n en mitad del mar. Bas\u00e1ndose en esa premisa, un grupo de investigadores vascos han encontrado en la Inteligencia Artificial una aliada estrat\u00e9gica para abordar esos desaf\u00edos.<\/p>\n

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IA en aerogeneradores<\/strong>. Un consorcio tecnol\u00f3gico vasco est\u00e1 liderando el proyecto RUL-ET<\/a>, el cual busca mejorar la estimaci\u00f3n de la vida \u00fatil de las e\u00f3licas flotantes mediante IA. \u00a0Este enfoque trabaja sobre los fondeos y umbilicales para incrementar la fiabilidad de las instalaciones y reducir costos operativos, enfrentando las condiciones extremas del entorno marino.<\/p>\n

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El grupo de investigaci\u00f3n est\u00e1 formado por Tecnalia, Basque Center for Applied Mathematics (BCAM), Vicinay Marine Innovaci\u00f3n, el Cluster de Energ\u00edas y las universidades de Mondrag\u00f3n y la UPV\/EHU. Adem\u00e1s, el proyecto ha sido financiado por el Gobierno Vasco dentro del Programa ELKARTEK 2024<\/a>.<\/p>\n

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\u00bfC\u00f3mo va a funcionar? <\/strong>Principalmente, el desarrollo de RUL-ET est\u00e1 basado en herramientas con IA que permitir\u00e1n modelar la degradaci\u00f3n de los componentes. Para ello, tomaran datos hist\u00f3ricos y series temporales de hasta 20 a\u00f1os para calcular la vida \u00fatil remanente de los sistemas, reducir la incertidumbre en el pron\u00f3stico de fallos y generar estrategias de mantenimiento predictivo m\u00e1s precisas.<\/p>\n

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Adem\u00e1s, la tecnolog\u00eda crear\u00e1 una librer\u00eda o almac\u00e9n de datos para el diagn\u00f3stico estructural, que incluir\u00e1 modelos avanzados de predicci\u00f3n, gesti\u00f3n de incertidumbre y soporte para la toma de decisiones operativas. Antes de la puesta en escena, todo ser\u00e1 validado en un espacio real para garantizar la efectividad y aplicabilidad.<\/p>\n

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\n \"Proyecto
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IA en aerogeneradores offshore. <\/strong>Aunque el proyecto vasco es muy innovador porque trabaja con una metodolog\u00eda que ataja un problema bastante com\u00fan en los parques e\u00f3licos flotantes, existen otros estudios y trabajos en aerogeneradores marinos. En Reino Unido, han creado<\/a> unos robots aut\u00f3nomos equipados con inteligencia artificial para el mantenimiento de las e\u00f3licas marinas. Gracias al aprendizaje autom\u00e1tico pueden adaptarse a las condiciones marinas y crean mapas 3D detallados de su entorno, mejorando la navegaci\u00f3n y la identificaci\u00f3n de los componentes que requieran un arreglo.<\/p>\n

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La IA abri\u00e9ndose camino en la energ\u00eda. <\/strong>Sin embargo, no solo operan con la energ\u00eda e\u00f3lica, la IA est\u00e1 abarcando muchos terrenos dentro de la energ\u00eda, como la optimizaci\u00f3n de los paneles solares gracias al aprendizaje autom\u00e1tico en el movimiento del viento<\/a> y la automatizaci\u00f3n en su instalaci\u00f3n<\/a>.<\/p>\n

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Imagen | Unsplash<\/a><\/p>\n

Xataka | Albacete desmontar\u00e1 139 aerogeneradores y dejar\u00e1 22 funcionando. Piensan producir un 30% m\u00e1s de energ\u00eda<\/a><\/p>\n<\/p><\/div>\n

Ver fuente<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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