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Investigadores australianos combinan inteligencia artificial con saberes indígenas para prever energía solar con más precisión y menos error
Un nuevo estudio de la Universidad Charles Darwin (CDU), en Australia, presentó una innovación prometedora en el sector de energía solar. Investigadores de la institución combinaron inteligencia artificial con calendarios estacionales tradicionales de las Primeras Naciones para mejorar la predicción de la producción de energía solar.
La idea es simple, pero poderosa: unir el conocimiento ancestral con tecnología de punta para resolver un problema real.
La energía solar es considerada una de las principales apuestas en fuentes renovables. Sin embargo, prever con precisión la cantidad de energía que será generada aún es un gran desafío.
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Factores como clima, nubes y variaciones atmosféricas afectan directamente el rendimiento de los paneles solares, lo que dificulta la planificación energética en varias regiones.
IA y sabiduría ancestral
El estudio, titulado “Conv-Ensemble para predicción de energía solar con información estacional de las Primeras Naciones”, fue publicado en el IEEE Open Journal of the Computer Society.
En él, los investigadores usaron un modelo de aprendizaje profundo, una técnica moderna de inteligencia artificial, e integraron datos basados en los calendarios tradicionales de las Primeras Naciones Tiwi, Gulumoerrgin (Larrakia), Kunwinjku y Ngurrungurrudjba.
También se usó un calendario contemporáneo, conocido como Red Center.
Estos calendarios tradicionales están ligados a señales de la naturaleza, como el comportamiento de plantas y animales, que indican cambios en las estaciones del año.
Según el estudio, esta información puede ser más eficaz que los métodos actuales, especialmente en regiones específicas de Australia.
Menor error y resultados más confiables
Las pruebas se realizaron con datos del Desert Knowledge Australia Solar Center, ubicado en Alice Springs. Los resultados fueron alentadores.
El modelo propuesto logró prever la generación de energía solar con una tasa de error significativamente menor que los modelos usados actualmente en la industria.
De acuerdo con los investigadores, el error fue inferior a la mitad del observado en los sistemas populares de predicción hoy en día.
Luke Hamlin, estudiante de doctorado de la CDU y coautor del estudio, destacó el valor del conocimiento tradicional.
Según él, los calendarios de las Primeras Naciones aportan una comprensión ecológica profunda, construida a lo largo de miles de años de observación de la naturaleza.
“Estas percepciones estacionales están arraigadas en señales ecológicas locales, como el comportamiento de plantas y animales. Esto está directamente ligado a los cambios en la luz solar y los patrones climáticos”, explicó Hamlin.
“Integrar este conocimiento permite crear predicciones más precisas y culturalmente adaptadas para diferentes regiones«, concluyó.
IA + sabiduría ancestral: Aplicaciones futuras y expansión de la investigación
Los profesores Bharanidharan Shanmugam y Thuseethan Selvarajah, también coautores del estudio, afirmaron que la combinación entre IA y sabiduría indígena puede transformar el sector.
Ellos recuerdan que crear un modelo único y universal de predicción solar es extremadamente difícil, y que enfoques como este son esenciales para vencer este desafío.
Por último, los investigadores creen que esta tecnología podrá ser aplicada en otras regiones y hasta en otras fuentes de energía renovable en el futuro.
Con información de Tech Xplore.
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