Estudiantes de la UAT desarrollan inteligencia artificial para mejorar la producción de energía solar
Un proyecto creado por estudiantes de posgrado de la Universidad Autónoma de Tamaulipas (UAT) busca hacer más eficiente la generación de energía solar mediante el uso de inteligencia artificial, con el objetivo de reducir costos operativos y fortalecer la sustentabilidad ambiental.
La iniciativa, desarrollada por Arnold Eluzaim Rodríguez Sánchez y Daniel Ricardo Blizzard Tapia, con asesoría del investigador Edgar Tello Leal, consiste en un sistema basado en redes neuronales capaz de pronosticar la irradiancia solar con hasta 24 horas de anticipación.
Para lograrlo, el software analiza grandes volúmenes de información climática por hora, utilizando datos especializados de radiación solar y registros satelitales. Tras un proceso de depuración y análisis, los universitarios trabajaron con una base de 14 mil registros para evaluar la precisión de su modelo frente a métodos predictivos tradicionales.
Los investigadores destacan que esta tecnología podría contribuir a mejorar la operación de las plantas fotovoltaicas instaladas en Tamaulipas, al permitir una mejor planificación de la producción eléctrica, estabilizar la red de suministro y disminuir la dependencia de fuentes de energía más contaminantes.
Gracias a sus resultados, el proyecto denominado “Modelo de aprendizaje automático para la predicción de la producción de energía de fuentes renovables” obtuvo el primer lugar en la categoría de posgrado de la Expo Ciencias Tamaulipas 2026 y avanzó a la fase final del certamen estatal. :::
