{"id":246314,"date":"2024-09-30T17:43:42","date_gmt":"2024-09-30T15:43:42","guid":{"rendered":"https:\/\/aeeolica.org\/?p=246314"},"modified":"2024-09-30T20:02:23","modified_gmt":"2024-09-30T18:02:23","slug":"alvaro-romero-director-tecnico-del-area-de-energy-environment-predictive-analytics-del-instituto-de-ingenieria-del-conocimiento-es-el-protagonista-de-la-entrevista-del-mes-en-nuestra-newslette","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/aeeolica.org\/en\/alvaro-romero-director-tecnico-del-area-de-energy-environment-predictive-analytics-del-instituto-de-ingenieria-del-conocimiento-es-el-protagonista-de-la-entrevista-del-mes-en-nuestra-newslette\/","title":{"rendered":"\u00c1lvaro Romero, Director T\u00e9cnico del \u00e1rea de Energy & Environment Predictive Analytics del Instituto de Ingenier\u00eda del Conocimiento, es el protagonista de la entrevista del mes en nuestra newsletter"},"content":{"rendered":"\n

\u00c1lvaro Romero posee un M\u00e1ster en Ingenier\u00eda Inform\u00e1tica, un M\u00e1ster en Investigaci\u00f3n e Innovaci\u00f3n TIC en Inteligencia Computacional y un Executive MBA por el Instituto de Empresa. Es graduado en Matem\u00e1ticas y en Ingenier\u00eda Inform\u00e1tica por la Universidad Aut\u00f3noma de Madrid. Tiene amplia experiencia en el sector energ\u00e9tico en proyectos como detecci\u00f3n de fraude, mantenimiento predictivo, problemas de optimizaci\u00f3n. En los \u00faltimos a\u00f1os se ha centrado en la creaci\u00f3n de un sistema llamado EA3 para la predicci\u00f3n y optimizaci\u00f3n de series temporales, en concreto, para la predicci\u00f3n de generaci\u00f3n renovable, demanda y otras series del mercado el\u00e9ctrico. Posee varias publicaciones cient\u00edficas al respecto. Tambi\u00e9n colabora como profesor en diferentes M\u00e1sters y Grados de Inteligencia Artificial y Big Data en escuelas de negocios y universidades como IE, MBIT School, ENAE Business School y Universidad Sergio Arboleda. <\/p>\n\n\n\n

1. Det\u00e1llanos brevemente la actividad de Instituto de Ingenier\u00eda del Conocimiento – IIC y cu\u00e1les son vuestros objetivos<\/strong><\/p>\n\n\n\n

    \n
  1. <\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

    El Instituto de Ingenier\u00eda del Conocimiento (IIC) centra su actividad en la investigaci\u00f3n y desarrollo de soluciones tecnol\u00f3gicas avanzadas, aprovechando la ciencia de datos y la inteligencia artificial para mejorar procesos y tomar decisiones informadas. Nuestros objetivos incluyen la transferencia del conocimiento y la innovaci\u00f3n al tejido empresarial y social. Nuestro trabajo engloba varios sectores: banca, seguros, RR. HH., energ\u00eda, etc. En lo referente a la energ\u00eda renovable<\/a>, ofrecemos soluciones como la optimizaci\u00f3n de instalaciones h\u00edbridas y disponemos de herramientas propias como EA3,dedicada a la predicci\u00f3n de la generaci\u00f3n renovable en varios horizontes temporales.<\/p>\n\n\n\n

    2. Se han puesto muchas expectativas en la digitalizaci\u00f3n y en general, el uso de los datos: \u00bfCrees que se han cumplido estas perspectivas?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

    S\u00ed, se han cumplido en gran medida, pero a\u00fan queda mucho trabajo por hacer. La digitalizaci\u00f3n y el uso de datos han transformado varios sectores, permitiendo una toma de decisiones m\u00e1s informada y eficiente. Sin embargo, todav\u00eda enfrentamos desaf\u00edos importantes, como la integraci\u00f3n de tecnolog\u00edas nuevas, la mejora continua de algoritmos y la accesibilidad y calidad de los datos. Es crucial seguir innovando y la colaboraci\u00f3n estrecha entre diferentes perfiles, t\u00e9cnicos y con conocimiento de los procesos de cada sector, para aprovechar al m\u00e1ximo el potencial de la ciencia de datos y la inteligencia artificial. Adem\u00e1s, \u00faltimamente se ha puesto de relieve la necesidad de atender la sostenibilidad en la propia transformaci\u00f3n digital.<\/p>\n\n\n\n

    En la transici\u00f3n energ\u00e9tica se es cada vez m\u00e1s consciente de la necesidad de la twin transition<\/em> en la que la transformaci\u00f3n digital apoye a la transici\u00f3n verde para conseguir la descarbonizaci\u00f3n, la seguridad y distribuci\u00f3n equitativa de la energ\u00eda.<\/p>\n\n\n\n

    3. \u00bfCu\u00e1l es la aplicabilidad de vuestras herramientas a un sector como el e\u00f3lico, disperso y excesivamente singular, para permitir su aprendizaje?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

    Las herramientas desarrolladas por el IIC tienen una alta aplicabilidad en el sector e\u00f3lico. A pesar de la dispersi\u00f3n y singularidad de las instalaciones e\u00f3licas, nuestras soluciones est\u00e1n dise\u00f1adas para aprender y adaptarse a estas caracter\u00edsticas espec\u00edficas. Utilizamos t\u00e9cnicas avanzadas de machine learning<\/em> para modelar y predecir el comportamiento individual de cada instalaci\u00f3n. Nuestro enfoque es flexible y personalizado, lo que permite que aquellas empresas que cuenten con m\u00e1s y mejores datos puedan aprovecharlo, pero que tambi\u00e9n sirva para instalaciones m\u00e1s antiguas.<\/p>\n\n\n\n

    4. \u00bfTen\u00e9is dificultades para conseguir el acceso a los datos para la puesta a punto de vuestros algoritmos? Si la respuesta es positiva: \u00bfC\u00f3mo lo resolv\u00e9is?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

    En ocasiones puede haber ciertas reticencias, debido a la naturaleza sensible y reservada de la informaci\u00f3n en muchos sectores. Sin embargo, hemos desarrollado estrategias para superar estos obst\u00e1culos. Se establecen acuerdos de confidencialidad y se mantienen los est\u00e1ndares de seguridad m\u00e1s altos para asegurar un intercambio seguro y beneficioso para ambas partes.<\/p>\n\n\n\n

    En otras ocasiones, otro obst\u00e1culo puede ser la cantidad de datos a transferir, pero que con las tecnolog\u00edas actuales asociadas a la nube se reduce considerablemente.<\/p>\n\n\n\n

    5. \u00bfCu\u00e1les son vuestras propuestas o soluciones para optimizar el funcionamiento de una red con alta penetraci\u00f3n renovable y que informaci\u00f3n de partida utiliz\u00e1is?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

    Para optimizar el funcionamiento de una red con alta penetraci\u00f3n de energ\u00edas renovables, nuestras propuestas se centran en la implementaci\u00f3n de sistemas inteligentes de gesti\u00f3n de la energ\u00eda, el uso de algoritmos avanzados para la predicci\u00f3n de la generaci\u00f3n y demanda, y el uso de algoritmos prescriptivos que faciliten la integraci\u00f3n del almacenamiento, ya sea en forma de bater\u00edas, agua embalsada o hidr\u00f3geno. Utilizamos informaci\u00f3n de partida como datos hist\u00f3ricos de generaci\u00f3n y consumo, condiciones meteorol\u00f3gicas, datos sociales y datos operativos en tiempo real, lo que nos permite ajustar y coordinar eficientemente estos modelos.<\/p>\n\n\n\n

    6. \u00bfEn forma similar al anterior, cual es vuestra metodolog\u00eda para mejorar el acceso a red de instalaciones hibridas, con un permiso siempre limitado en t\u00e9rminos de capacidad?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

    Para mejorar el acceso a la red de instalaciones h\u00edbridas, nuestra metodolog\u00eda se basa en la optimizaci\u00f3n de la gesti\u00f3n de recursos energ\u00e9ticos. Cada instalaci\u00f3n h\u00edbrida, que puede incluir combinaciones de energ\u00eda solar, e\u00f3lica, almacenamiento e incluso electrolizadores, se analiza de manera individual para maximizar su eficiencia. Realizamos estudios detallados de su dise\u00f1o o su operaci\u00f3n \u00f3ptimo, tomando en cuenta tanto escenarios futuros como todas las posibles restricciones.<\/p>\n\n\n\n

    7. \u00bfPodr\u00edas decirnos brevemente cual es la principal diferencia y limitaciones de la inteligencia artificial frente a la biol\u00f3gica?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

    La principal diferencia entre la inteligencia artificial (IA) y la biol\u00f3gica radica en su origen y funcionamiento. La inteligencia biol\u00f3gica, presente en los seres vivos, se basa en redes neuronales biol\u00f3gicas que evolucionan a lo largo del tiempo, permitiendo adaptabilidad, comprensi\u00f3n contextual y aprendizaje a trav\u00e9s de la experiencia. En contraste, la IA es el producto de sistemas computacionales dise\u00f1ados por humanos que procesan datos mediante algoritmos predefinidos. Aunque la IA puede procesar grandes vol\u00famenes de informaci\u00f3n m\u00e1s r\u00e1pido que el cerebro humano, carece, al menos de momento, de la intuici\u00f3n y la capacidad emocional de la inteligencia biol\u00f3gica.<\/p>\n\n\n\n

    Podr\u00edamos decir que la IA resuelve mejor los problemas ligados con el razonamiento, y la biol\u00f3gica, todo aquello que nos hace m\u00e1s humanos. Adem\u00e1s, las limitaciones de la IA incluyen su dependencia de datos precisos y relevantes, y tiene muchas dificultades con problemas fuera de los par\u00e1metros para los que ha sido programada.<\/p>\n\n\n\n

    8. \u00bfLa falta de mano de obra, general y en el sector, es una oportunidad para el uso de la IA y el extensivo de los datos para la mejora de la disponibilidad de las plantas?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

    Puede que s\u00ed. La IA puede automatizar tareas repetitivas y peligrosas, optimizar la producci\u00f3n mediante el an\u00e1lisis de grandes cantidades de datos en tiempo real, predecir fallos o necesidades de mantenimiento antes de que ocurran, o alertar de posibles condiciones meteorol\u00f3gicas adversas. Todo ello reduce el tiempo de inactividad de las plantas.<\/p>\n\n\n\n

    9. \u00bfCu\u00e1les son las diferencias entre el sector e\u00f3lico y otros sectores industriales, por ejemplo: \u00bfdisponibilidad de datos, posici\u00f3n favorable de los clientes, \u2026?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

    La disponibilidad de datos en el sector e\u00f3lico, en general, es muy alta. Se recopila una gran cantidad de datos meteorol\u00f3gicos y de rendimiento de las turbinas, lo que permite optimizar la producci\u00f3n y realizar un mantenimiento predictivo. Sin embargo, la calidad y cantidad de estos datos pueden variar significativamente dependiendo de la ubicaci\u00f3n y la tecnolog\u00eda utilizada.<\/p>\n\n\n\n

    Aunque la disposici\u00f3n de los clientes e\u00f3licos es variada, en l\u00edneas generales encontramos que el sector e\u00f3lico es m\u00e1s favorable que otros en general al uso de los datos para la gesti\u00f3n. Es uno de los primeros sectores que han incluido sistemas autom\u00e1ticos basados en IA en sus procesos. Este sector es pionero en el desarrollo de la Twin Transition<\/em>, ya que la combinaci\u00f3n de la digitalizaci\u00f3n y la sostenibilidad est\u00e1 revolucionando el sector e\u00f3lico al integrar tecnolog\u00edas avanzadas y promover pr\u00e1cticas ecol\u00f3gicas.<\/p>\n\n\n\n

    10<\/strong>. Para saber m\u00e1s sobre nuestro protagonista<\/strong><\/p>\n\n\n\n

    a.           Libro favorito: Uno de los que he le\u00eddo hace poco: Pensar R\u00e1pido, Pensar Despacio. <\/em>Y ya que hablamos de Machine Learning, uno \u201csupertecnicazo\u201d para qui\u00e9n le gusten las emociones fuertes: Pattern Recognition and Machine Learning<\/em> de Bishop<\/strong><\/strong><\/p>\n\n\n\n

    b.          Serie: Breaking Bad<\/strong><\/p>\n\n\n\n

    c.           Pel\u00edcula: Mystic River<\/strong><\/p>\n\n\n\n

    d.          Color:  Azul<\/strong><\/p>\n\n\n\n

    11. En nuestra vida cotidiana, todos podemos contribuir a la lucha contra el cambio clim\u00e1tico. \u00bfCu\u00e1l es tu propuesta de medida concreta que nuestros lectores pueden poner en pr\u00e1ctica en sus rutinas diarias hoy mismo?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

    El otro d\u00eda le\u00eda que el email puede llegar a producir al a\u00f1o 135kg de CO2. Eliminar emails de la bandeja o evitar que te incluyan en listas de distribuci\u00f3n es una manera bastante simple de luchar contra el cambio clim\u00e1tico y, \u00a1probablemente no tan difundida!<\/p>\n\n\n\n

    <\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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