Según los socios, si bien la captura de imágenes tomadas durante las inspecciones se ha automatizado anteriormente, es la primera vez que el procesamiento de las imágenes se realiza de forma totalmente automática.

«Hasta ahora, los operadores de aerogeneradores no conocían las capacidades de las inspecciones totalmente automatizadas en comparación con las manuales, ya que no existía una evaluación comparativa entre ambas», afirma Kostas Karachalios, director general de Perceptual Robotics.

«Hemos demostrado que la incorporación de la detección de defectos superficiales totalmente automatizada en nuestro sistema Dhalion mejora la reproducibilidad y la velocidad de las inspecciones actuales de los aerogeneradores, reduciendo significativamente los costes, aumentando la calidad y reduciendo los problemas de seguridad.»

El proyecto en curso entre Perceptual Robotics y la Universidad de Bristol tenía inicialmente una duración de dos años, pero se ha ampliado un año más con DNV.

Los dos primeros años del proyecto se centraron en las inspecciones de aerogeneradores en alta mar, antes de ampliarse un año más para considerar la validación de los resultados tanto en entornos terrestres como extremos, en alta mar.

El proyecto se centró en demostrar las capacidades del sistema de inspección mediante la validación y verificación de extremo a extremo del sistema de datos.

Los socios del proyecto también trabajaron en determinar cómo el proceso de recogida de datos puede ser auditable y trazable, y en analizar la forma de medir el rendimiento para garantizar que sea lo más preciso posible.

La participación de DNV en el tercer año ampliado del proyecto permitió a los socios evaluar objetivamente el sistema de inspección y los datos, según Perpetual Robotics.

La empresa británica afirmó que también pudo reducir el tiempo de revisión de los datos en un 27%, lo que permite recibir los resultados de la inspección en 48 horas.

La inteligencia artificial ya ha demostrado su capacidad de optimización y gestión de procesos en una gran variedad de campos. Desde la mejora que aporta la inteligencia artificial en la gestión de los transportes y el tráfico en las grandes ciudades, hasta el ahorro de batería que aporta a los últimos móviles de Huawei que integran inteligencia artificial en su procesador.

La variabilidad de la naturaleza

Decir que nadie sabe hacia dónde va a soplar el viento. No es una afirmación retórica sobre el futuro de las renovables, es una realidad que pesa como una losa en la generación de energías renovables y la convierte en un valor inestable.

La generación de energías renovables, como la solar o la eólica, están estrechamente ligadas a los factores climáticos y esto condiciona la productividad de energía, que no es una variable constante como es el consumo.

Aunque la ubicación de las plantas generadoras se elige tras exhaustivos informes meteorológicos y ambientales en los que se toman en consideración la estabilidad de los recursos, con más días de sol al año en el caso de las solares o mayor incidencia de las corrientes en el caso de las eólicas, es imposible mantener una planta activa a máximo rendimiento los 365 días del año.

Noticia tomada de: Offshore Wind