La Universidad de Las Palmas de Gran Canaria (ULPGC), a través del Departamento de Señales y Comunicaciones (DSC) y del Instituto para el Desarrollo Tecnológico y la Innovación en Comunicaciones (IDeTIC), está investigando la fusión de redes neuronales artificiales para predecir con precisión la temperatura, aunque el modelo es escalable a otros parámetros meteorológicos. Este trabajo tiene aplicaciones para la generación de energía, entre otros ámbitos.
Un pronóstico fiable de temperatura permite hacer predicciones de series meteorológicas que sirvan para anticipar sucesos futuros. Esto puede llegar a tener una importancia singular en temas de agricultura, turismo o en la energía solar, al ser capaz de predecir índices de radiación solar y, por tanto, calcular cuánta energía de este tipo podría producirse. Dada la situación geográfica de Canarias y el impulso actual de las energías renovables, este modelo tiene interesantes aplicaciones prácticas.
La fusión de redes neuronales artificiales es capaz de predecir una temperatura muy precisa, con un margen de error de 0,41 grados. Esta precisión en el pronóstico de la temperatura ayudará a predecir series meteorológicas, que sirvan para anticiparse a los sucesos futuros.
Desarrollo de la tecnología
Esta tecnología se está utilizando en el Aeropuerto de Gran Canaria y en el Aeropuerto de Tenerife Sur. En ambos lugares se recopilan los datos de las estaciones cada hora, llegando a alcanzar las 100.000 muestras en los últimos cinco años, una cantidad de datos muy elevada que respalda las conclusiones del estudio y da solidez al modelo desarrollado.
Este trabajo ha sido publicado en la revista científica ‘Neural Computing and Applications’ y está indexada en Q1 en el WoS del JCR-ISI: Índice de impacto ISI-JCR: 4.664 (en 2018, Q1 – 21/133, en Computer Science, Artificial Intelligence).