Anuncian primer laboratorio de Inteligencia Artificial para energía eólica del mundo: estará en Chile

Tras un acuerdo de colaboración, se anunció un proyecto para implementar el primer laboratorio en escala real de inteligencia artificial para parques de energía eólica en el mundo.

Este, denominado Laboratorio de Inteligencia Artificial e Internet de las Cosas para la Energía Eólica, se materializará en el Parque Eólico Cuel, ubicado en la comuna de Los Ángeles, región del Bío Bío.

El proyecto consiste en desplegar dispositivos de monitoreo de ruido basados en Inteligencia Artificial para optimizar la operación y el mantenimiento del parque eólico.

Estos dispositivos permitirán detectar en tiempo real eventos de ruido, facilitando la toma de decisiones que mitiguen impactos en la comunidad y prevengan fallas mecánicas. La información obtenida ayudará a evaluar la factibilidad de implementar nuevos o mejorados modelos de negocio, acelerando la expansión internacional de ambas empresas.

El laboratorio –primero de su tipo del mundo– busca desarrollar y probar tecnologías avanzadas que podrían mejorar la eficiencia y sostenibilidad de los parques eólicos, que son fuentes de energía renovable.

El proyecto, además, creará empleos especializados y fortalecerá la matriz energética del país, apoyando los esfuerzos de transición hacia fuentes de energía más limpias y sostenibles.

Para llevar a cabo el proyecto, Innergex proporcionará el acceso y los permisos necesarios en el Parque Eólico Cuel, mientras Ecometric aportará su tecnología y personal especializado.

El equipo de Ecometric aportan su experiencia en desarrollo de software, hardware e inteligencia artificial, asegurando que se optimice la operación del parque eólico y se establezcan nuevos estándares en la integración de tecnologías avanzadas en energías renovables.

Esta iniciativa trabaja en la detección de ruidos en instalaciones eólicas. De esa manera, los estudios de medidas buscan ir en beneficio de las comunidades aledañas, mitigando en tiempo y escala los impactos que estos puedan llegar a generar. Asimismo, los equipos podrán detectar fallas mecánicas con mayor rapidez, para dar soluciones en tiempo real.