El sistema predice la radiación con 24 horas de anticipación y obtuvo el primer lugar en la etapa regional de Expo Ciencias 2026.
Ciudad Victoria, Tamaulipas.- Estudiantes de posgrado de la Universidad Autónoma de Tamaulipas (UAT) desarrollaron un sistema de inteligencia artificial basado en redes neuronales enfocado en optimizar la generación de energía solar y estabilizar la red eléctrica. El proyecto, titulado “Modelo de aprendizaje automático para la predicción de la producción de energía de fuentes renovables”, obtuvo el primer lugar en la categoría de posgrado durante la etapa regional de la Expo Ciencias Tamaulipas 2026, lo que les otorgó el pase directo a la fase final estatal del certamen científico.
La innovación tecnológica fue diseñada y programada por los alumnos Arnold Eluzaim Rodríguez Sánchez y Daniel Ricardo Blizzard Tapia, adscritos a la Facultad de Ingeniería y Ciencias (FIC), bajo la asesoría metodológica del investigador de la UAT, el Dr. Edgar Tello Leal. El software desarrollado tiene la capacidad técnica de calcular y pronosticar, con un horizonte de 24 horas de anticipación, la Irradiancia Global Horizontal (GHI), variable que determina la cantidad total de radiación que la superficie terrestre recibe directamente del sol.
Para alcanzar este nivel de precisión predictiva, los universitarios diseñaron un algoritmo capaz de procesar bases de datos climáticas masivas por hora, alimentándose de la Base de Datos Nacional de Radiación Solar de Estados Unidos y de registros satelitales avanzados. Tras un riguroso tratamiento de filtrado de datos que consolidó una muestra de 14,000 registros, el modelo demostró una alta efectividad frente a métodos tradicionales, ofreciendo una herramienta clave para reducir costos operativos en plantas fotovoltaicas regionales y mitigar el uso de fuentes contaminantes de emergencia en la red de Tamaulipas.
