Usar la IA para facilitar la transición hacia un modelo sostenible a largo plazo

El director de la cátedra, Miguel Angel Sanz Bobi, fue el encargado de inaugurar una jornada en la que se abordaron los principales resultados de trabajos sobre cuestiones como el estado actual de desarrollo de un Gemelo Digital para la gestión del mantenimiento de bombas de agua de alimentación basado en técnicas de Machine Learning, la aplicación de técnicas de Inteligencia Artificial al diagnóstico y mantenimiento de centrales eléctricas, la caracterización del comportamiento de bombas de agua de circulación mediante técnicas de Machine Learning o las redes neuronales adversarias en el mundo IoT.

En todos los trabajos presentados se han aplicado técnicas de Inteligencia Artificial para detectar y diagnosticar posibles anomalías en el comportamiento esperado en determinados procesos y componentes industriales reales que pueden servir de base para replantear o confirmar las actuales directrices de los planes de mantenimiento aplicados.

Endesa y la Universidad Pontificia Comillas crearon la Cátedra Endesa de Aplicaciones de la Inteligencia Artificial al Mantenimiento Basado en Datos con el objetivo de contribuir a que Endesa, en particular, y el sector energético, en general, aprovechen las oportunidades que ofrece la inteligencia artificial mediante la generación de conocimiento y su divulgación en la sociedad. Su principal objetivo es investigar y divulgar las aplicaciones de la IA en el ámbito del mantenimiento y la gestión de los activos de generación, con el fin de facilitar la transición energética hacia un modelo sostenible a largo plazo, y acorde con los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) de Naciones Unidas.