Unidades I+D
Inteligencia Artificial
IA confiable y explicable para apoyar decisiones energéticas multi-escala bajo incertidumbre
¿Qué hacemos?
La unidad investiga cómo aplicar IA confiable y explicable para el apoyo a la toma de decisiones en sistemas energéticos multi-escala. Utilizamos la técnica de IA más adecuada a cada problema (predicción, optimización, simulación e interfaces basadas en LLM) para proporcionar salidas accionables, accesibles e interpretables. Abordaremos retos a diferentes escalas, desde edificios y comunidades energéticas locales hasta mercados y políticas para regulación. Integraremos datos reales, modelos computacionales y principios físicos para generar sistemas de IA que mejoren la eficiencia energética, la flexibilidad de la demanda, la hibridación y la integración de renovables en los sistemas energéticos.
Líneas de investigación
- IA explicable para modelos energéticos confiables, haciendo que las salidas de los modelos de IA sean comprensibles, trazables y útiles tanto para perfiles técnicos como no técnicos.
- Aplicación de métodos de aprendizaje automático y optimización para respuesta de la demanda, planificación de carga y descarga, predicción de precios de servicios auxiliares, toma de decisiones en mercados, despacho y planificación operativa con gestión del riesgo.
- Complementar la experiencia de especialistas en sistemas energéticos aportando los métodos de IA y las técnicas de representación del conocimiento más adecuadas, con especial foco en la reproducibilidad, la validación y la transición desde prototipos de investigación hacia soluciones orientadas a MVP industriales.
- Uso de escenarios what-if y modelos causales para evaluar decisiones, políticas e intervenciones alternativas, como el despliegue de almacenamiento, cambios tarifarios, activación de flexibilidad, respuesta de la demanda o medidas regulatorias.
Objetivos estratégicos
- IA para el apoyo a la toma de decisiones en sistemas energéticos complejos bajo incertidumbre.
- Enfoques integrados que combinan predicción, simulación de escenarios y optimización para apoyar objetivos orientados a la acción, más allá del análisis descriptivo de datos.
- Prototipado con datos reales para avanzar hacia una investigación escalable, abrir vías de colaboración pública y privada, y facilitar la transferencia tecnológica.
Proyectos
Hitos
Más de 15 años de experiencia en IA en academia e industria, aplicada a la resolución de distintos problemas en sostenibilidad, biotecnología y energía.
Desarrollo de más de 10 productos basados en IA/ML para empresas biotecnológicas, incluyendo sistemas de recomendación, modelos predictivos y herramientas de apoyo a la decisión.
Desarrollo de 3 tecnologías patentadas basadas en IA, orientadas a transformar datos científicos en aplicaciones escalables.
