Ayesa, el proveedor de servicios de tecnología e ingeniería, participa en un proyecto para optimizar la producción vinícola a través de la instalación de gemelos digitales en granjas solares junto a viñedos. La plataforma tecnológica, basada en Inteligencia Artificial, ajusta el flujo de energía fotovoltaica mediante un análisis sensórico del entorno. Dicho entorno suele ser bastante complejo y cambiante.
El cambio climático también está afectando a la producción de vino en nuestro país. El aumento de la temperatura, el régimen de lluvias y la radiación solar impactan en el desarrollo de los cultivos. Eso afecta directamente a sus características organolépticas, entre ellas la estructura de gustos.
Se podría llegar a tener que desplazar los cultivos en altitud o latitud. Sin embargo, las Denominaciones de Origen implican el mantenimiento de la producción en las ubicaciones actuales.
Proyecto VidVolt 4.0
VidVolt 4.0 es un proyecto liderado por el clúster vitivinícola Catalán. Ayesa trabaja en él a través de la Fundación Ibermática, unidad de I+D+i del grupo. Su misión es desarrollar un marco computacional Digital-Twin para rastrear, prescribir y optimizar el flujo de energía solar que reciben los viñedos. Así, los hacen más sostenibles en sus actuales ubicaciones.
El proyecto trata de optimizar los cultivos mediante la instalación en granjas solares-vinícolas de un análisis sensórico complejo y multipropósito. Es lo que se conoce como sistemas Agro-photo-voltaicos (APV). Los sistemas APV cohabitan simbióticamente las instalaciones de generación de energía y los sistemas de producción agrícola.
El proyecto está financiado por los fondos Next Generation de la Unión Europea, a través del Ministerio de Industria. Participan: Fundación Ibermática, INNOVI–Clúster vitivinícola Catalán, el Clúster Energía Eficient de Cataluña, Km0 Energy, Tamic e Incavi.
Ayesa y el gemelo digital
Explican desde la propia Ayesa:
“El sistema de gemelo digital permite probar una instalación solar desde múltiples direcciones en distintos escenarios virtuales gobernados por un algoritmo de aprendizaje automático (ML) basado en algoritmos genéticos para optimizar el sistema. La instalación solar que mejor resultado dé en el escenario virtual, será la que se aplique después en el escenario real”.
El modelo que alimenta el sistema tiene en cuenta datos como la descomposición de alta frecuencia de la radicación y potencia solar. Se propaga hacia adelante en el tiempo para determinar múltiples reflejos y absorción para:
- Varios sistemas de fuentes y configuraciones;
- La inclinación variable de múltiples paneles;
- Índices de refracción del panel, tamaños, formas, alturas y propiedades de refracción del suelo.
- Con todos esos datos también tienen en cuenta cómo dichas configuraciones afectan a la producción agrícola.
Según la propia Ayesa:
“Con la ejecución del VidVolt 4.0 se obtendrá una suite de herramientas software y modelos de Machine Learning adaptados y actualizados en una situación compleja y cambiante como es una planta combinada de cultivos y granjas de generación eléctrica fotovoltaica”.
Para desarrollar la IA en parcelas vitícolas agrovoltaicas, trabajarán en varias líneas:
- Investigación y desarrollo de sistemas de captura y procesado de datos. Estarán adaptados a las necesidades en cuanto a protocolos, volumen y variabilidad de la información de una planta de estas características.
- Búsqueda de anomalías y prescripción de recomendaciones sobre la posición de la granja de paneles, respecto al estado del crecimiento de los cultivos.
- Interacción con los usuarios de la planta, para implicarles en el uso (human In the loop) de la plataforma. Se investigará cómo optimizar la comprensión y aprendizaje por su parte de los resultados de los modelos.
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