Alumnos de la Universidad Autónoma de Tamaulipas (UAT) desarrollan un sistema de inteligencia artificial basado en redes neuronales que busca optimizar la generación de energía solar, reducir los costos operativos de su producción y promover la sustentabilidad ambiental.
El proyecto obtuvo el primer lugar en la categoría de posgrado en la etapa regional de la Expo Ciencias Tamaulipas 2026, logro que refrenda el compromiso del rector Dámaso Anaya Alvarado por apoyar el talento de los estudiantes y el desarrollo de sus innovaciones con impacto social.
Al exponer los detalles, Arnold Eluzaim Rodríguez Sánchez, alumno de posgrado de la Facultad de Ingeniería y Ciencias (FIC), especificó que el trabajo consiste en la creación, programación y entrenamiento de un software que permite pronosticar la irradiancia solar.
Arnold Rodríguez, y su compañero, Daniel Ricardo Blizzard Tapia, bajo la asesoría del Dr. Edgar Tello Leal, investigador de la UAT, programaron el sistema con el objetivo de calcular y pronosticar, con un horizonte de 24 horas de anticipación, la cantidad total de radiación que se recibe del sol sobre la superficie terrestre, técnicamente conocida como Irradiancia Global Horizontal (GHI, por sus siglas en inglés).
Señaló que, para lograr esta precisión, se desarrolló un algoritmo que procesa información climática masiva por hora, mediante un sistema que se alimenta de la Base de Datos Nacional de Radiación Solar de Estados Unidos e integra registros del Radiómetro de Imágenes Infrarrojas por Visión de Futuro, lo que garantiza la viabilidad y eficiencia de las operaciones.
Detalló que, tras un riguroso proceso de filtrado y tratamiento de datos, se estructuró una muestra de 14 000 registros, estableciendo un marco de competencia analítica que contrasta su efectividad contra modelos predictivos tradicionales.
Subrayó que la trascendencia de esta propuesta tiene un impacto directo en la economía y la infraestructura de Tamaulipas, una región con un enorme potencial en plantas de energía fotovoltaica.
Agregó que esta tecnología está diseñada para estabilizar la red eléctrica, reducir los elevados costos operativos de producción de las empresas generadoras y promover una verdadera sustentabilidad ambiental al disminuir el uso de fuentes contaminantes de emergencia en la región.
Cabe destacar que, luego de obtener el primer lugar de la etapa regional, este proyecto denominado «Modelo de aprendizaje automático para la predicción de la producción de energía de fuentes renovables”, pasó a la fase final del certamen Expo Ciencias Tamaulipas 2026.
Alumnos de la UAT crean modelo de IA para optimizar la generación de energía solar
