Iberdrola lanza su misión en IA para la transición energética

Con un presupuesto total de 16,2 millones de euros, el proyecto está financiado por los Fondos Next Generation EU.

Publicado el 11 Feb 2022

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Minsait será el socio tecnológico de Iberdrola en IA4TES, un proyecto de investigación liderado por el grupo energético y financiado por los Fondos Next Generation EU cuyo fin es desarrollar tecnologías de Inteligencia Artificial (AI) para acelerar la transición energética.

El proyecto, que contempla una inversión total de 16,2 millones de euros -de los cuales 12,5 millones se financiarán con los fondos-, prevé la creación de más de 30 puestos de trabajo en los próximos años. Además, es la única propuesta para el sector energético aprobada por la Secretaría de Estado de Digitalización e Inteligencia Artificial en el marco de la convocatoria de ‘Misiones de I+D+i en IA’, un programa que otorga fondos a proyectos de investigación a largo plazo presentados por consorcios compuestos por grandes empresas, instituciones académicas y pymes.

Como socio tecnológico principal, Minsait se responsabilizará de los tres paquetes de trabajo relacionados con la implementación de soluciones avanzadas de inteligencia artificial en las áreas de generación, distribución y consumo de electricidad: producción sostenible inteligente, red inteligente y consumo inteligente. Además, aportará su experiencia y conocimiento para facilitar la integración óptima de la generación de origen renovable en los mercados de energía.

Es la única propuesta para el sector de la energía aprobada en el marco de la convocatoria ‘Misiones de I+D+i en IA’ de la Secretaría de Estado de Digitalización e Inteligencia Artificial

En concreto, la compañía coordinará los proyectos que estudiarán la aplicación de tecnologías inteligentes a la optimización de la operación y mantenimiento de los activos empleados en la generación eólica y fotovoltaica. Para ello, trabajará en el desarrollo de sistemas que faciliten la detección en tiempo real de riesgos para la explotación y en modelos de aprendizaje automático que permitan predecir fallos en las baterías y estimar la vida útil de los equipos.

Minsait también dirigirá el desarrollo tecnologías que permitan a las redes de distribución afrontar con eficiencia y flexibilidad la penetración de los Recursos Energéticos Distribuidos (RED). Con este fin, propondrá sistemas capaces de prever el impacto de estos recursos a largo, medio y corto plazo y de planificar su integración optimizando la inversión.

Por último, Minsait aplicará la inteligencia artificial al desarrollo de un nuevo marco de servicios de coordinación energética que habiliten la participación “inteligente” de clientes residenciales y comerciales en los mercados de energía. Para ello, se estudiarán soluciones que conecten de forma automática y en tiempo real a los clientes con el sistema eléctrico para tomar decisiones que les permitan reducir su factura, junto a herramientas que doten a los agregadores (representantes de pequeños consumidores ante el mercado) de la capacidad suficiente para coordinar las interacciones de cientos de miles de pequeños clientes.

La participación de Minsait en IA4TES contempla el desarrollo de casos de uso en Inteligencia en cinco de las seis líneas de oferta prioritarias de Phygital, uno de los cuatro vectores estratégicos para el crecimiento de la compañía, que conecta el mundo físico y el digital. Junto a la analítica e inteligencia artificial, Minsait aportará al proyecto sus capacidades en tecnologías de integración IoT-IT, automatización e inteligencia distribuida, plataformas y experiencias de usuario y gemelo digital.

El consorcio liderado por Iberdrola cuenta también con la participación de nueve startups: Ariadna, Balantia, Baobab, Barbara IoT, eProgram, Flexidao, Rated Power, Singlair y Stemy. Además, colabora con siete centros de investigación y universidades: Tecnalia, BCAM, Universidad Granada, Universidad Politécnica de Madrid, Universidad de Salamanca, Vicomtech, y el Instituto de Ingeniería del Conocimiento.

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Redacción Computing

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