{"id":54914,"date":"2024-09-02T10:24:47","date_gmt":"2024-09-02T08:24:47","guid":{"rendered":"https:\/\/ticker-noticiasep.microcontenidos.com\/NoticiaRSS.vbhtml?user=FRND562DLP&amp;cod=20240902102447"},"modified":"2024-09-02T10:24:47","modified_gmt":"2024-09-02T08:24:47","slug":"in2ai-desarrolla-una-solucion-con-ia-para-potenciar-la-eficiencia-de-parques-solares","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/webciudadana.net\/?p=54914","title":{"rendered":"In2AI desarrolla una soluci\u00f3n con IA para potenciar la eficiencia de parques solares"},"content":{"rendered":"\n<div><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/img.europapress.es\/fotoweb\/fotonoticia_20240902102447_300.jpg\" class=\"ff-og-image-inserted\"><\/div>\n<p>(Informaci\u00f3n remitida por la empresa firmante)<\/p>\n<p>\nEl sector de las energ\u00edas renovables est\u00e1 en pleno desarrollo y el uso de la Inteligencia Artificial est\u00e1 mejorando y optimizando todos sus procesos. El uso de la Inteligencia Artificial est\u00e1 transformando la puesta en marcha y el mantenimiento de las plantas de energ\u00eda solar en todo el mundo<\/p>\n<p>\nMadrid, 2 de septiembre de 2024.- In2AI, una de las principales empresas de Inteligencia Artificial y Exanter, empresa especialista en mejorar el mantenimiento y eficiencia de parques solares, han desarrollado conjuntamente una soluci\u00f3n basada en inteligencia artificial que est\u00e1 transformando la puesta en marcha y el mantenimiento de las plantas de energ\u00eda solar en Espa\u00f1a y Latinoam\u00e9rica.<\/p>\n<p> El innovador software automatiza el an\u00e1lisis de im\u00e1genes captadas por drones y proporciona informaci\u00f3n precisa y detallada sobre el estado de cada panel solar a trav\u00e9s de una plataforma accesible para los gestores de parques solares. Esta soluci\u00f3n, que combina un alto impacto con un coste ajustado, permite mejorar la rentabilidad de las instalaciones fotovoltaicas.<\/p>\n<p> Integrando visi\u00f3n artificial, an\u00e1lisis de im\u00e1genes y aprendizaje autom\u00e1tico<\/p>\n<p>\nEl uso de drones para la captura de im\u00e1genes es una alternativa m\u00e1s r\u00e1pida, econ\u00f3mica y precisa que las opciones tradicionales, como la toma de fotos desde aviones tripulados o el an\u00e1lisis manual in situ de las placas solares. Seg\u00fan Exanter \u00ablos drones de su flota sobrevuelan las placas solares y est\u00e1n equipados con c\u00e1maras t\u00e9rmicas de infrarrojos y de luz diurna de \u00faltima generaci\u00f3n\u00bb.<\/p>\n<p> Por su parte, In2AI se ha centrado en el an\u00e1lisis autom\u00e1tico de estas im\u00e1genes, evitando los errores de los procesos manuales o semi manuales, y logrando una gran velocidad de procesamiento de datos para detectar las incidencias lo antes posible.<\/p>\n<p> Lino Gonz\u00e1lez, jefe del proyecto y experto en IA, se\u00f1ala que, \u00absi bien el punto de partida del proyecto es la obtenci\u00f3n de buenas im\u00e1genes, el aspecto m\u00e1s innovador es el an\u00e1lisis avanzado de estas mediante visi\u00f3n artificial, aprendizaje autom\u00e1tico y un entorno de c\u00f3digo abierto, sin tecnolog\u00edas propietarias, para la detecci\u00f3n autom\u00e1tica de sombras y otras anomal\u00edas\u00bb.<\/p>\n<p> La visi\u00f3n artificial es un campo de la inteligencia artificial (IA) que permite extraer informaci\u00f3n significativa a partir de im\u00e1genes digitales, videos y otras entradas visuales. Gracias a ello, se pueden tomar medidas o realizar recomendaciones en funci\u00f3n de esa informaci\u00f3n. Para este proyecto, se utilizaron tecnolog\u00edas de visi\u00f3n artificial que permiten identificar paneles solares de bajo rendimiento debido a problemas de conexi\u00f3n, como sombras, manchas o defectos de fabricaci\u00f3n, maximizando as\u00ed la eficiencia de las plantas.<\/p>\n<p> La base de la soluci\u00f3n es el aprendizaje autom\u00e1tico (Machine Learning), lo que ha facilitado que, tras unos meses de aprendizaje e inventariado de incidencias, la soluci\u00f3n ya est\u00e9 lista para detectar cualquier tipo de incidencia de forma r\u00e1pida y precisa. El software sigue aprendiendo y aumentando la precisi\u00f3n de dicho an\u00e1lisis a medida que se utiliza.<\/p>\n<p> Usabilidad y rentabilidad optimizada en proyectos fotovoltaicos<\/p>\n<p>\nAdem\u00e1s, el software analiza las nuevas im\u00e1genes y presenta los resultados a trav\u00e9s de una plataforma a la que el cliente tiene acceso, permitiendo realizar filtrados de los tipos de errores seg\u00fan sus necesidades.<\/p>\n<p> El proyecto abarca el desarrollo, entrenamiento y despliegue de modelos de visi\u00f3n artificial especializados en la detecci\u00f3n de sombras y defectos. Utilizando el framework Icevision y modelos preentrenados de MMDetection de Open MMLab, la soluci\u00f3n est\u00e1 desplegada en la plataforma de AWS.<\/p>\n<p> Los primeros clientes que han implementado la soluci\u00f3n destacan su impacto decisivo en la reducci\u00f3n de costes asociados al mantenimiento y a las inspecciones peri\u00f3dicas necesarias para el \u00f3ptimo funcionamiento de los parques solares fotovoltaicos. Adem\u00e1s, reportan una mejora del 25% en la eficiencia y el rendimiento de sus instalaciones solares.<\/p>\n<p> Emisor: In2AI<\/p>\n<p>\nContacto<\/p>\n<p>\nNombre contacto: Lino Gonz\u00e1lez Garc\u00eda<\/p>\n<p>\nDescripci\u00f3n contacto: CTO<\/p>\n<p>\nTel\u00e9fono de contacto: 698666938<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>(Informaci\u00f3n remitida por la empresa firmante) El sector de las energ\u00edas renovables est\u00e1 en pleno desarrollo y el uso de la Inteligencia Artificial est\u00e1 mejorando y optimizando todos sus procesos. 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