Desde NovaQuality hemos impulsado un novedoso sistema experto basado en Inteligencia Artificial capaz de predecir anomalías en señales de monitorización de sistemas. El proyecto es fundamental para mejorar la eficiencia en la gestión de redes y el mantenimiento predictivo en múltiples sectores.   

Para el desarrollo de esta tecnología, NovaQuality ha alcanzado una alianza con la startup malagueña Shapelets, que aporta algunas de las herramientas necesarias para su ejecución. Este marco permite un rápido escalado de las soluciones a entornos de Big Data con criterios exigentes de seguridad, como pueden ser las infraestructuras de generación y distribución de energía.

Los modelos predictivos parten de los datos generados en la monitorización de sistemas a través de sensores que registran su estado de forma continua. En función de múltiples variables y, en particular, mediante el análisis del flujo de datos generados, detectan anomalías en tiempo real y pueden ser empleados con un enfoque predictivo, con lo que se evitan disfunciones y se logra un importante ahorro de costes.  

“La aplicación de modelos de predicción de anomalías a la monitorización de sistemas automatizados mediante soluciones de IA se encuentra aún en una fase embrionaria, pero es un campo con un gran potencial en diversos campos. En el contexto energético actual puede reportar notables beneficios proporcionando, por ejemplo, nuevas herramientas que permitan una mayor integración de las energías renovables en el mix de generación”, asegura José Luis Álvarez, responsable de proyectos de Machine Learning del área de Innovación de NovaQuality.

Este proyecto impulsado por NovaQuality y Shapelets se apoya en el análisis de series temporales y en la aplicación de algoritmos de machine learning en tiempo real sobre los datos generados en los sistemas sensorizados. Gracias a estas herramientas es posible aprovechar la ingente información que generan estos equipos y que se recogen en tiempo real gracias al IoT (Internet of Things).