TST está desarrollando el proyecto ‘ENERG-IA’, que ofrecerá nuevas soluciones tecnológicas para la monitorización de la condición en aplicaciones de energía offshore basadas en Inteligencia Artificial (IA) distribuida y reconfigurable.
La iniciativa de TST cuenta con un presupuesto superior a los 700.000 euros y es una de las seleccionadas por la Consejería de Industria, Empleo, Innovación y Comercio del Gobierno de Cantabria para la línea de ayudas destinada a proyectos de investigación con alto potencial industrial promovidos por agentes tecnológicos que forman parte de la Red de Excelencia para la Competitividad Industrial de Cantabria.
‘ENERG-IA’, que comenzó a ejecutarse en febrero de este año, plantea avanzar en el conocimiento y contribuir al desarrollo de las tecnologías de Inteligencia Artificial aplicadas a los dispositivos IoT con el objetivo de impulsar la competitividad de las industrias dedicadas a la energía en el entorno marino.
De este modo, el proyecto culminará con el desarrollo y validación de un prototipo de sistema de monitorización de la condición basado en IA distribuida, flexible y adaptativa, mediante dispositivos y componentes en el borde, en la niebla y en la nube, lo que permitirá aumentar la eficiencia y eficacia de los sistemas de monitorización de la condición actuales.
El proyecto ‘ENERG-IA’ surge de los retos que tiene el sector de la energía, como la necesidad de garantizar el suministro ante una demanda creciente, hacer frente a un contexto de incremento de los costes y abordar la transformación necesaria para frenar el cambio climático. De esta manera, en la respuesta a todos estos retos, el sector de las empresas energéticas en ambiente marino jugará un papel fundamental.
No obstante, la industria offshore también deberá hacer frente a retos tecnológicos propios relacionados con la operación y mantenimiento de activos en el ambiente marino y a la necesidad de reducir los importantes costes que conlleva.
Los sistemas de monitorización de la condición, a través de diversos enfoques, permiten evaluar el estado real de un componente o sistemas en operación y, de esta manera, planificar de forma optimizada las acciones de operación y mantenimiento necesarias. Este aspecto es de especial importancia en la industria offshore, ya que los fallos inesperados llevan frecuentemente asociados tiempos de inactividad muy largos y pérdidas de producción muy importantes.
Asimismo, los sistemas de monitorización de la condición necesitan disponer de sensores con capacidad de captar los datos o variables de interés, así como de capacidad para procesar e interpretar los mismos. La capacidad de estos sistemas depende en gran medida de la cantidad y calidad de los datos de entrada y, además, de los algoritmos empleados para detectar y clasificar comportamientos anómalos correspondientes a daños con la suficiente antelación.
Sin embargo, la digitalización total de sistemas y procesos basada en el enfoque de generación masiva de datos a través de dispositivos IoT tradicionales no es sostenible, debido al número de conexiones necesarias, a los volúmenes de datos a gestionar y analizar, y a las latencias asociadas a las comunicaciones y procesado en la nube.
En este sentido, la respuesta ante el crecimiento acelerado del número de dispositivos conectados y de los datos generados pasa por acercar el procesado a los sensores reduciendo las necesidades de comunicación y almacenamiento de datos. Por todo ello, ENERG-IA se centra en avanzar en el concepto de Inteligencia Artificial Distribuida en el borde/edge.
TST ha recibido una ayuda cofinanciada por el Fondo Europeo de Desarrollo Regional a través del Programa Operativo FEDER 2021-2027 de Cantabria por medio de la línea de subvenciones “Ayudas a proyectos de investigación con alto potencial industrial de agentes tecnológicos de excelencia para la competitividad industrial TCNIC”.
