AES lidera uso de drones e inteligencia artificial para inspección de infraestructura energética

09 septiembre 2019

AES se ha convertido en un líder reconocido de la industria energética en la aplicación de tecnología de drones para inspección de sus estructuras eléctricas, con más de 200 pilotos a nivel mundial, incluyendo República Dominicana y otros países del hemisferio donde la empresa tiene inversiones.

La revelación fue hecha  por el experto Brandon Torres, CEO de la empresa Measure, una aliada de AES en materia de desarrollo tecnológico, al exponer en el Sexto Foro de Eficiencia Energética llevado a cabo en Santo Domingo por la Cámara Americana de Comercio en la República República (AmchamDR).

La utilización de drones ha permitido hasta ahora a AES obtener US$10 millones de beneficios financieros totales, que incluyen ahorros en las inspecciones manuales y mayores ingresos debido a que esa tecnología encuentra defectos que manualmente no se detectan, dijo el especialista.

Indicó que, adicionalmente, que mediante la aplicación de esta tecnología, se evitan 57,000 horas de trabajo peligrosas para las personas, con lo cual se fortalecen los parámetros de seguridad en el trabajo que realizan los colaboradores de AES en República Dominicana, EEUU (California), Chile, Puerto Rico, México y El Salvador.

Sostuvo que la alianza de Measure con AES ha permitido a esta empresa desarrolllar su propio software Ground Control, que posibilita operaciones de drones a escala, logrando implementación, control, supervisión y análisis efectivos. “Las empresas no pueden escalar la tecnología de drones autónomos si no tienen el software”, detalló.

Torres argumentó que el uso de drones con el soporte de software agiliza las operaciones, simplifica el cumplimiento, automatiza las funciones de supervisión, permite la planificación centralizada de vuelos, asegura la repetibilidad y administra datos.

Apuntó que con la alianza AES junto a Measure se colocan a la vanguardia en la aplicación de Inteligencia artificial en el sector eléctrico, utilizando Machine Learning para entrenar algoritmos en la detección e identificación de posibles fallas físicas en los activos de generación. Esta alianza y la colaboración de Google han hecho posible implementar estas tecnologías de forma eficiente, ampliando cada día más su implementación en todas las operaciones de AES.

“Measure es una fuente única para uno de los conjuntos más grandes de datos agregados y anónimos para alimentar la inteligencia artificial. Los datos que recopilamos ayudarán a desarrollar tecnología para automatizar completamente la identificación y clasificación de defectos en activos eólicos, solares y de servicios públicos, informando mejores decisiones de mantenimiento y reparación”, resaltó el experto.

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