Análisis de Datos como Servicio

29 agosto, 2019
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El paraguas precursor de la inteligencia artificial que abarca la gestión de activos energéticos.

La inteligencia artificial (IA) es un campo real y práctico de las ciencias de la computación y de los datos que, desafortunadamente, ha estado distorsionado en la imaginación de la gente durante décadas por las películas de ciencia ficción. Pero la IA, en realidad, complementa numerosas tareas «humanas«, desde conducir automóviles o proporcionar asistencia virtual, hasta maximizar el rendimiento de las centrales eléctricas y reaccionar ante su efecto medioambiental.

La IA y todos los datos que forman sus algoritmos tienen la mala reputación de destruir puestos de trabajo humanos, pero, en no mucho tiempo, se convertirán en importantes creadores de puestos de trabajo y en asistentes vitales para las actividades económicas. Las plataformas que utilizan Big Data y la comunicación máquina a máquina son buenos ejemplos de ello. Además, hay áreas como la gestión de activos energéticos, en las que la IA es particularmente útil, ya que los datos (que en realidad son grandes cantidades de datos) producidos por los millones de plantas generadoras de energía cada hora, necesitan ser analizados, estructurados y procesados. De este modo, son los propios datos los que encabezarán los nuevos puestos de trabajo.

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Rodrigo Villamizar, Head of Strategy Américas en Kaiserwetter Energy Asset Management

Entre los muchos componentes que se conocen como IA, el Aprendizaje Automático o Machine Learning es uno de ellos. Machine Learning es el método consistente en proporcionar soluciones a problemas, desde el conocimiento humano hasta los ordenadores, mediante algoritmos preprogramados. En el campo de la gestión energética, el Machine Learning sigue el «comportamiento» de un panel solar fotovoltaico directamente codificado y almacenado en la nube para fines de evaluación comparativa. Gracias a los datos almacenados sobre las reacciones de cada panel solar a la radiación solar y al medio ambiente, el sistema algorítmico aprende activamente algo nuevo sin intervención humana. Por lo tanto, a la hora de realizar un Aprendizaje Automático se «entrena» al ordenador mediante ejemplos (por lo general cientos de miles de ellos) y proporciona el mejor rendimiento para cada escenario posible. Después de un tiempo, inteligencia artificial procesará nuevos datos que no había encontrado anteriormente y reaccionará a ellos apropiadamente, basándose en lo que ha “aprendido”. La exhaustiva investigación realizada en este campo ha demostrado que el Machine Learning aprende a navegar entre los datos de una manera que se asemeja al funcionamiento del cerebro humano.

La estructuración, el etiquetado y la anotación de los datos es un proceso en auge. Los conjuntos de datos no estructurados de fuentes como paneles solares o turbinas eólicas, o fuentes estructuradas como las bases de datos recopiladas de los fabricantes, son etiquetados, marcados o resaltados por los científicos de datos que diseñan y ‘entrenan’ los algoritmos de la Inteligencia Artificial. Esto sirve para mostrar diferencias, similitudes y porcentajes de los logros conseguidos: qué porcentaje de la meta técnica, financiera o meteorológica ha sido alcanzado por el generador de energía. La nube en el espacio del IoT es donde se calibran, procesan e integran los datos que identifican cientos de miles de combinaciones y posibilidades. 

En este último segmento es donde se están produciendo los últimos y mayores avances. Actualmente es esencial este análisis exhaustivo de datos para que los algoritmos puedan realizar con precisión las partes esenciales de cualquiera de sus funciones, como las relacionadas con la generación de electricidad, por ejemplo. De este modo, la industria del «Análisis de Datos Como Servicio» (DAaaS) se ha convertido en el eslabón muy importante tanto entre el productor y el consumidor, como entre el inversor y el operador. 

En un cliché ya bastante gastado, a los datos se les refiere como el “nuevo petróleo.» Yo, sin embargo, prefiero llamarlo «el nuevo uranio». Porque los datos, como el uranio 235, tienen una doble cara. Al uranio (plutonio) se le usa tanto para elaborar armas destructivas como reactores nucleares de energía limpia. Los datos son fuente de nueva riqueza pero también tienen un lado oscuro; si no se les maneja y controla, con ayuda de especialistas, producen resultados devastadores. Nada más crítico en el mundo productor de energía que la posibilidad de maximizar su productividad y evitar, al mismo tiempo, los dañinos efectos del ruido blanco y los datos tóxicos. Al igual que con los recursos naturales, los datos tienen su “upstream” (datos no estructurados) donde su valor es menor; “midstream” (el transporte de los datos); y su “downstream” o ‘aguas abajo’ (el proceso de refinación o estructuración y procesamiento; que da a los datos su mayor valor). Es la «refinación» o estructuración de la data lo que hay que cuidar más. Y son las plataformas y nubes controladas como la que ofrece Aristóteles de Kaiserwetter lo que permite optimizar las métricas de rendimiento o KPI centrados tanto en el lado del capital de inversión como en la parte técnica de la gestión de activos de generación.

Los servicios de plataforma de datos son particularmente esenciales para maximizar el rendimiento de la generación de energía minimizando los riesgos y los costes y maximizando los beneficios. Estos servicios permiten identificar con precisión cómo conseguir el máximo rendimiento de un panel solar fotovoltaico o de un aerogenerador y, gracias al aprendizaje que permite la comunicación de máquina a nube, los sistemas son cada vez más precisos. La compañía hispano-alemana Kaiserwetter, ofrece DAaaS especializado en la gestión de activos de la cartera de energías renovables y es líder indiscutible en la integración de datos técnicos, financieros y meteorológicos en su premiada plataforma ARISTOTELES, que se encarga de todo ello.

Rodrigo Villamizar, Head of Strategy Américas en Kaiserwetter Energy Asset Management, Profesor de la Florida Atlantic University, University of San Diego, IEB y Universidad Complutense, y Ex-Ministro de Energía y Minas de Colombia, así como Ex-Embajador de Colombia en Japón

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