In2AI, una de las principales empresas de Inteligencia Artificial, y Exanter, especialista en mejorar el mantenimiento y la eficiencia de parques solares, han desarrollado conjuntamente una solución que está revolucionando la puesta en marcha y el mantenimiento de las plantas de energía solar en España y Latinoamérica. Este innovador software, basado en inteligencia artificial, automatiza el análisis de imágenes captadas por drones, proporcionando información precisa y detallada sobre el estado de cada panel solar a través de una plataforma accesible para los gestores de parques solares, mejorando así la rentabilidad de las instalaciones fotovoltaicas.
El uso de drones para la captura de imágenes se presenta como una alternativa más rápida, económica y precisa que los métodos tradicionales, como la toma de fotos desde aviones tripulados o el análisis manual in situ de las placas solares. Según Exanter, «los drones de su flota sobrevuelan las placas solares y están equipados con cámaras térmicas de infrarrojos y de luz diurna de última generación».
Por su parte, In2AI se ha centrado en el análisis automático de estas imágenes, eliminando los errores de los procesos manuales o semi-manuales y logrando una gran velocidad de procesamiento de datos para detectar las incidencias lo antes posible. Lino González, jefe del proyecto y experto en IA, señala que, «si bien el punto de partida del proyecto es la obtención de buenas imágenes, el aspecto más innovador es el análisis avanzado de estas mediante visión artificial, aprendizaje automático y un entorno de código abierto, sin tecnologías propietarias, para la detección automática de sombras y otras anomalías».
La visión artificial, una subdisciplina de la inteligencia artificial, permite extraer información significativa a partir de imágenes digitales, videos y otras entradas visuales. Esto permite tomar acciones o realizar recomendaciones basadas en dicha información. En este proyecto, se utilizaron tecnologías de visión artificial para identificar paneles solares de bajo rendimiento debido a problemas de conexión, como sombras, manchas o defectos de fabricación, maximizando así la eficiencia de las plantas solares.
El aprendizaje automático ha sido fundamental para este proyecto, ya que tras unos meses de entrenamiento e inventariado de incidencias, la solución está ahora lista para detectar cualquier tipo de problema de forma rápida y precisa. Con el tiempo y el uso continuo, el software sigue mejorando su precisión de análisis.
Además, el software analiza las nuevas imágenes y presenta los resultados a través de una plataforma accesible para los clientes, permitiendo realizar filtros de errores según sus necesidades. El proyecto ha involucrado el desarrollo, entrenamiento y despliegue de modelos de visión artificial especializados en la detección de sombras y defectos, utilizando el framework Icevision y modelos preentrenados de MMDetection de Open MMLab.
Implementado en la plataforma de AWS, los primeros clientes ya destacan su impacto decisivo en la reducción de costes asociados al mantenimiento y a las inspecciones periódicas necesarias para el óptimo funcionamiento de los parques solares fotovoltaicos. También reportan una mejora del 25% en la eficiencia y el rendimiento de sus instalaciones solares.
Esta colaboración entre In2AI y Exanter demuestra cómo la integración de la inteligencia artificial y la tecnología de drones puede transformar de manera significativa sectores clave como el de la energía solar, optimizando recursos y mejorando la sostenibilidad de las soluciones energéticas.
