Una duda rápida (redes neuronales)

[Artur-4912-iOB50L]

Buenas,

Estava acabando mi informe y de repente se me ha pasado por la cabeza ¿Cómo pueden los modelos de inteligencia artificial, como las redes neuronales, ayudar a predecir con mayor precisión la generación de energía eólica en áreas con cambios climáticos muy impredecibles, y qué tipo de datos se necesitan para entrenar estos modelos de forma efectiva?

[Yuan-5561-i9Dr3H]

¡Hola Arturo!

Sinceramente, no sé si he malentendido tu pregunta. Si te refieres a cómo podrían ser más precisos en su predicción, una de las maneras para hacer eso que se me ocurren es disminuyendo las áreas en las que mide el sensor. Me explico: Uses el método que uses, no hay ordenador con la capacidad computacional suficiente para medir todos los milímetros de área todo el tiempo. Por lo tanto, muchas veces lo que hacen es medir por áreas y con un tiempo de espera entre cada medida (ej: cada área mide 100m3, y mide cada 30min). Una manera de hacer esto mucho más preciso es haciendo las áreas más pequeñas y el tiempo de medición más corto.

Si te refieres a por qué ayudan a predecir con mayor precisión, es porque son capaces de manipular y buscar relaciones entre grandes cantidades de datos. Las redes neuronales, son un buen ejemplo de esto, ya que están diseñadas para predecir grandes sumas de datos e identificar patrones complejos en tiempos que no podríamos pensar en igualar haciéndolo manualmente.

¡Espero haber contestado tu pregunta, y mucho ánimo!

Yuan.

[ZiqiSofi-7191-1XTv4P]

Hola Arturo,

Soy Sofía y espero poder ayudarte con tu duda.

El modelo predictivo depende de varios datos utilizados en su entrenamiento. Algunos de los datos incluyen:
Datos meteorológicos históricos: velocidad y dirección del viento, temperatura ambiente...
Datos de producción eólica: potencia generada en distintos periodos y eficiencia del aerogenerador en función de las condiciones climáticas...
Datos geoespaciales: altitud del terreno, rugosidad del suelo, ubicación precisa de los aerogeneradores...
Datos temporales: que podrían ser las estaciones del año y tendencias climáticas a largo plazo.
Datos técnicos del equipo: por ejemplo características del aerogenerador (como la altura del mástil y el tamaño de las palas) y parámetros operativos (como los umbrales de corte por seguridad y los periodos de mantenimiento).

Podrías utilizar las redes neuronales para una mayor precisión en la predicción de la generación de energía eólica en áreas con cambios climáticos muy impredecibles, ya que tienen una capacidad para reconocer patrones complejos y no lineales en grandes volúmenes de datos. En este caso, este modelo te podría ser útile:
Redes Neuronales de Memoria a Largo Corto Plazo (LSTM) y GRU: diseñadas para manejar dependencias a largo plazo en datos secuenciales, resultando particularmente efectivas en la predicción del clima.

Te dejo esta web que roporciona informes técnicos, datos del sector eólico y tendencias sobre la integración de IA en la predicción energética. https://windeurope.org/

¡Espero que te pueda servir de ayuda! 

Sofía.