Expertas y expertos de universidades, empresas y centros tecnológicos, presentan soluciones basadas en IA, IoT y gemelos digitales para avanzar hacia un sistema energético inteligente, sostenible y conectado
Valéncia, 27 de marzo de 2025.- La Fundación ValgrAI y el Clúster de Energía de la Comunidad Valenciana han organizado la jornada “Inteligencia Artificial en el Sector Energético: Estado Actual y Oportunidades”, donde se mostraron las nuevas vías en materia de innovación en este sector.
La inauguración de la jornada fue a cargo de la Directora Gerente de ValgrAI, Ana Cidad, el Director Gerente del Clúster de Energía de la CV, Enrique Bayonne y el Director General de Ciencia e Investigación, Rafael Sebastián, quien puso de relevancia el apoyo de la Generalitat a la transferencia de tecnología a las empresas.
Vicent Botti, Director General de ValgrAI y director del Instituto VRAIN, ofreció la ponencia “Gestión Inteligente de Energía en Ciudades Inteligentes”, donde abordó cómo las ciudades pueden optimizar sus sistemas energéticos mediante la integración de tecnologías avanzadas como la inteligencia artificial, el Internet de las Cosas (IoT), las redes 5G o el blockchain.
Durante su exposición, Botti profundizó especialmente en el papel transformador de la inteligencia artificial en el ámbito energético urbano. Explicó cómo los modelos predictivos basados en machine learning permiten anticipar la demanda energética con precisión, equilibrar la oferta en tiempo real y reducir significativamente el riesgo de fallos en la red eléctrica. También mostró cómo la IA facilita el mantenimiento predictivo de infraestructuras críticas, la optimización de flotas de vehículos eléctricos, la personalización del consumo energético en edificios inteligentes y la automatización de microrredes distribuidas, respaldado con ejemplos reales como el uso de IA en los centros de datos de Google, la red energética urbana de Copenhague o la plataforma Tesla Autobidder.
Antoni Mestre y Manuela Albert de VRAIN abordaron la “Sostenibilidad en procesos de negocio e IA”, que muestra cómo la integración de dispositivos del loT en los procesos de puede actuar como un catalizador clave para avanzar hacia modelos organizativos más sostenibles. A través de esta integración tecnológica, los procesos pueden captar datos del entorno en tiempo real, ejecutar tareas de forma autónoma o asistida, y tomar decisiones más precisas y adaptadas al contexto, lo que repercute de manera directa en la eficiencia operativa y en la reducción del impacto ambiental. Mestre, que fue el encargado de realizar la presentación, afirmó que el IoT no solo transforma la manera de operar, sino que abre nuevas posibilidades para alinear las actividades empresariales con los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS), afectando positivamente dimensiones económicas, sociales, técnicas, medioambientales e incluso humanas.
Este modelo facilita la identificación de beneficios tangibles, como la mejora de la eficiencia energética, la reducción de errores, o el aumento de la trazabilidad; así como de posibles efectos adversos, como los costes de implementación, la gestión técnica de los dispositivos o las implicaciones en la privacidad de las personas usuarias. También se destacó el papel emergente de la IA como herramienta estratégica para analizar datos históricos y en tiempo real, detectar patrones de consumo y proponer mejoras adaptadas a los objetivos sostenibles de cada empresa.
La profesora Paula Bastida Molina, investigadora del Instituto de Ingeniería Energética y directora de la Cátedra de Transición Energética Urbana de la Universitat Politècnica de València, mostró un innovador proyecto que aplica inteligencia artificial para la identificación masiva de tejados urbanos aptos para la instalación de sistemas solares fotovoltaicos y cubiertas verdes. Esta iniciativa aborda uno de los grandes retos de la transición energética: aprovechar el potencial desaprovechado del entorno construido para generar energía limpia y mitigar los efectos del cambio climático. A través de algoritmos avanzados de visión artificial y modelos de segmentación profunda como el Segment Anything Model (SAM), el equipo de investigación ha desarrollado una metodología capaz de analizar grandes volúmenes de datos geoespaciales (ortofotos, archivos LIDAR y capas vectoriales) para detectar áreas libres de obstáculos y con suficiente irradiación solar, optimizando así el diseño y la configuración de las instalaciones solares en entornos urbanos.
Además, el proyecto también contempla el análisis y mapeo de tejados potencialmente útiles para la implantación de cubiertas vegetales, una solución que contribuye a la captura de CO₂, la mejora del aislamiento térmico y la regeneración urbana. La propuesta se enmarca en el proyecto DESVAB, que combina IA, datos públicos y herramientas de planificación energética para facilitar la toma de decisiones a escala urbana.
Emilio Soria Olivas, catedrático de la Universitat de València, director del Intelligent Data Analysis Laboratory (IDAL) e investigador de ValgrAI, presentó la ponencia “IA y Energía: Transformando la generación, gestión y sostenibilidad del futuro energético” donde puso de relieve cómo la IA se está consolidando como un pilar estratégico para abordar los principales desafíos del sector energético. A través del desarrollo de modelos predictivos, sistemas de optimización y herramientas basadas en big data, su equipo trabaja en soluciones que permiten anticipar la producción de energías renovables (fotovoltaica, eólica o de biomasa), prever con alta precisión la demanda energética en diferentes zonas geográficas, y tomar decisiones inteligentes en tiempo real para gestionar recursos y almacenar energía de manera eficiente. Todo ello contribuye a reducir la dependencia de fuentes no renovables, minimizar costes operativos y mejorar la estabilidad de las redes eléctricas, especialmente en contextos de generación distribuida y consumo descentralizado. Además, destacó la utilidad de la IA para diseñar estrategias de descarbonización, calcular la huella de carbono asociada a distintas fuentes de energía, y evaluar el impacto ambiental de tecnologías como baterías o paneles solares a lo largo de su ciclo de vida.
La implementación de gemelos digitales energéticos se perfila como una de las herramientas más innovadoras y estratégicas para avanzar hacia un modelo energético más eficiente, sostenible y económicamente optimizado. Así lo ha puesto de manifiesto la ponencia “Gemelos digitales energéticos: eficiencia, sostenibilidad y mejora de costes en energía”, que han presentado Fernando Mengod y Marcos Carbonell del Instituto Tecnológico de la Energía (ITE), en la que se abordó cómo esta tecnología, que permite simular, predecir y optimizar en tiempo real el comportamiento energético de plantas, procesos productivos y redes de distribución. Gracias al uso de técnicas avanzadas de inteligencia artificial como redes neuronales recurrentes, visión artificial o modelos de series temporales, los gemelos digitales se convierten en aliados para el mantenimiento predictivo, la gestión de recursos, la planificación de la producción y la integración eficiente de energías renovables.
Durante la presentación se destacaron varios casos de aplicación concretos que demuestran el potencial transformador de los gemelos digitales. Entre ellos, el concepto de “calendario verde”, que permite programar la producción industrial en función de la disponibilidad de energía renovable, o la agrupación automática de procesos con necesidades hídricas similares para reducir el consumo de agua y energía. Asimismo, se presentaron la posibilidad de calcular la huella de carbono asociada a cada producto y proceso, facilitando la toma de decisiones hacia una producción más limpia y responsable.
