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Proyecto de la UFPB y la UNI utiliza inteligencia artificial para optimizar la producción de hidrógeno verde y ampliar avances en energía renovable.
La búsqueda global por fuentes limpias de energía sigue acelerando inversiones en tecnologías orientadas al hidrógeno verde. En este escenario, investigadores de la Universidad Federal de Paraíba (UFPB) y de la Universidad Nacional de Ingeniería de Perú (UNI) desarrollaron un modelo de gemelo digital capaz de simular operaciones en tiempo real en una planta experimental de producción de hidrógeno.
Según publicación de la UFPB el día 26 de mayo de 2026, el sistema utiliza inteligencia artificial y redes neuronales artificiales para seguir el desempeño de la planta, prever fallas y actualizar continuamente los datos operacionales. El avance coloca a UFPB, UNI e investigadores latinoamericanos en destaque en una de las áreas más estratégicas de la transición energética mundial.
UFPB y UNI apuestan por la tecnología para acelerar el hidrógeno verde
El proyecto desarrollado por los investigadores crea una especie de réplica virtual de la planta de producción de hidrógeno verde de la UNI, en Perú. Esta copia digital puede reproducir el comportamiento de la instalación física en tiempo real, permitiendo análisis, previsiones y monitoreo continuo de las operaciones.
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En la práctica, el gemelo digital funciona como un entorno virtual inteligente. Recibe datos operacionales de la planta real y puede identificar patrones, variaciones y posibles fallas antes de que ocurran problemas mayores.
Según los autores del estudio, el modelo presentó alta precisión al reproducir la producción de hidrógeno de la planta experimental. Esto convierte a la tecnología en una herramienta relevante para aumentar la eficiencia operacional y reducir desperdicios.
Además, la iniciativa refuerza el potencial de la UFPB y de la UNI en investigaciones orientadas a la energía renovable e innovación industrial.
Investigadores usan inteligencia artificial para prever el desempeño de la planta
El sistema creado por los investigadores integra diferentes tipos de información operacional de la planta experimental de la UNI. Entre los datos utilizados se encuentran variables eléctricas, térmicas e hidráulicas recogidas directamente de la estructura física.
Para procesar esta información, el modelo utiliza algoritmos de redes neuronales artificiales. El objetivo es prever el rendimiento del hidrógeno verde y evaluar la eficiencia general de la planta en diferentes escenarios operativos.
La metodología aplicada incluye etapas importantes, como:
- Adquisición de datos operativos
- Preprocesamiento de la información
- Normalización de los datos
- Aprendizaje incremental del sistema
- Actualización continua del modelo virtual
Otra diferencia está en el llamado batch retraining, un proceso de reaprendizaje continuo. En este método, nuevos datos son incorporados gradualmente al sistema para mejorar la precisión de las previsiones.
Según los investigadores, esta actualización constante ayuda al gemelo digital a seguir los cambios reales de la planta y reducir diferencias entre resultados previstos y observados experimentalmente.
Cómo el hidrógeno verde gana fuerza en la transición energética
El hidrógeno verde se produce a partir de la electrólisis del agua utilizando electricidad generada por fuentes limpias, como energía solar, eólica e hidroeléctrica. A diferencia del hidrógeno producido con combustibles fósiles, el proceso prácticamente no genera emisión de carbono.
En los últimos años, diversos países han comenzado a invertir miles de millones de dólares en proyectos relacionados con el hidrógeno verde. El combustible es visto como una alternativa importante para descarbonizar sectores industriales considerados difíciles de electrificar.
Entre los segmentos que pueden utilizar la tecnología están:
- Industria siderúrgica
- Transporte pesado
- Producción de fertilizantes
- Aviación sostenible
- Almacenamiento de energía renovable
En este contexto, investigaciones desarrolladas por la UFPB, la UNI y otros centros académicos ganan relevancia estratégica para el futuro de la energía renovable en América Latina.
Gemelo digital puede reducir fallas industriales y desperdicios
Uno de los puntos más importantes del estudio es la capacidad del gemelo digital de anticipar problemas operativos. Esto puede ayudar a empresas y centros de investigación a reducir costos de mantenimiento y evitar interrupciones inesperadas.
La tecnología también permite probar escenarios virtuales sin necesidad de interrumpir el funcionamiento de la planta física. Esto aumenta la seguridad operacional y facilita ajustes en los sistemas industriales.
Los investigadores destacan que el modelo desarrollado puede en el futuro integrarse a estrategias más avanzadas de control operacional e inteligencia artificial explicable.
Además, la metodología puede aplicarse en plantas más grandes y en otras tecnologías de electrólisis orientadas a la producción de hidrógeno verde.
UFPB, UNI y investigadores fortalecen cooperación internacional
El trabajo fue liderado por el profesor Juan M. Mauricio Villanueva, del Centro de Energías Alternativas y Renovables de la UFPB, en colaboración con investigadores de la UNI.
También participaron en el estudio los investigadores Rubén Aquize Palacios, Aurelio Morales-Villanueva, Cesar Briceño Aranda, Oswaldo A. Waters Torres y James Erick Vílchez García.
La cooperación entre universidades brasileñas y peruanas muestra cómo los proyectos internacionales se están volviendo fundamentales para acelerar avances tecnológicos ligados a la energía renovable.
Además del intercambio de conocimiento científico, estas asociaciones permiten compartir infraestructura, experiencias operativas y nuevas metodologías aplicadas al sector energético.
Energía renovable impulsa nuevos proyectos en América Latina
El avance del hidrógeno verde también abre oportunidades económicas para países latinoamericanos. Regiones con gran potencial de generación solar y eólica pueden convertirse en productoras estratégicas de combustibles sostenibles en las próximas décadas.
Brasil, Chile y Perú aparecen frecuentemente en estudios internacionales como países con condiciones favorables para ampliar proyectos ligados a la energía renovable y a la producción de hidrógeno de baja emisión.
En este escenario, soluciones tecnológicas como los gemelos digitales pueden ayudar a hacer plantas industriales más eficientes, seguras y competitivas. Expertos señalan que la combinación entre inteligencia artificial, automatización industrial y energía renovable debe transformar profundamente el sector energético en los próximos años.
Qué representa este avance para el futuro del hidrógeno verde
El proyecto desarrollado por investigadores de la UFPB y de la UNI muestra cómo las universidades latinoamericanas están participando directamente en la nueva carrera tecnológica global por energía limpia.
El gemelo digital creado para la planta experimental de hidrógeno verde puede simular operaciones en tiempo real, prever fallos y seguir cambios operacionales continuamente. Esto amplía la confiabilidad del sistema y fortalece futuras aplicaciones industriales.
Además de impulsar investigaciones en energía renovable, la iniciativa demuestra cómo la inteligencia artificial y el monitoreo inteligente pueden ayudar a acelerar la transición energética y hacer que el hidrógeno verde sea más eficiente y accesible en el futuro.
Con información de UFPB.
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