{"id":216770,"date":"2026-06-10T18:40:52","date_gmt":"2026-06-10T23:40:52","guid":{"rendered":"https:\/\/www.buroperiodistico.com.mx\/?p=216770"},"modified":"2026-06-10T18:40:52","modified_gmt":"2026-06-10T23:40:52","slug":"alumnos-de-la-uat-crean-modelo-de-ia-para-optimizar-la-generacion-de-energia-solar","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.buroperiodistico.com.mx\/?p=216770","title":{"rendered":"Alumnos de la UAT crean modelo de IA para optimizar la generaci\u00f3n de energ\u00eda solar"},"content":{"rendered":"

\"\"Ciudad Victoria, Tam (10-Junio-2026).-<\/strong><\/em> Alumnos de la Universidad Aut\u00f3noma de Tamaulipas (UAT) desarrollan un sistema de inteligencia artificial basado en redes neuronales que busca optimizar la generaci\u00f3n de energ\u00eda solar, reducir los costos operativos de su producci\u00f3n y promover la sustentabilidad ambiental.<\/p>\n

El proyecto obtuvo el primer lugar en la categor\u00eda de posgrado en la etapa regional de la Expo Ciencias Tamaulipas 2026, logro que refrenda el compromiso del rector D\u00e1maso Anaya Alvarado por apoyar el talento de los estudiantes y el desarrollo de sus innovaciones con impacto social.<\/p>\n

Al exponer los detalles, Arnold Eluzaim Rodr\u00edguez S\u00e1nchez, alumno de posgrado de la Facultad de Ingenier\u00eda y Ciencias (FIC), especific\u00f3 que el trabajo consiste en la creaci\u00f3n, programaci\u00f3n y entrenamiento de un software que permite pronosticar la irradiancia solar.<\/p>\n

Arnold Rodr\u00edguez, y su compa\u00f1ero, Daniel Ricardo Blizzard Tapia, bajo la asesor\u00eda 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 anticipaci\u00f3n, la cantidad total de radiaci\u00f3n que se recibe del sol sobre la superficie terrestre, t\u00e9cnicamente conocida como Irradiancia Global Horizontal (GHI, por sus siglas en ingl\u00e9s).<\/p>\n

Se\u00f1al\u00f3 que, para lograr esta precisi\u00f3n, se desarroll\u00f3 un algoritmo que procesa informaci\u00f3n clim\u00e1tica masiva por hora, mediante un sistema que se alimenta de la Base de Datos Nacional de Radiaci\u00f3n Solar de Estados Unidos e integra registros del Radi\u00f3metro de Im\u00e1genes Infrarrojas por Visi\u00f3n de Futuro, lo que garantiza la viabilidad y eficiencia de las operaciones.<\/p>\n

Detall\u00f3 que, tras un riguroso proceso de filtrado y tratamiento de datos, se estructur\u00f3 una muestra de 14 000 registros, estableciendo un marco de competencia anal\u00edtica que contrasta su efectividad contra modelos predictivos tradicionales.<\/p>\n

Subray\u00f3 que la trascendencia de esta propuesta tiene un impacto directo en la econom\u00eda y la infraestructura de Tamaulipas, una regi\u00f3n con un enorme potencial en plantas de energ\u00eda fotovoltaica.<\/p>\n

Agreg\u00f3 que esta tecnolog\u00eda est\u00e1 dise\u00f1ada para estabilizar la red el\u00e9ctrica, reducir los elevados costos operativos de producci\u00f3n de las empresas generadoras y promover una verdadera sustentabilidad ambiental al disminuir el uso de fuentes contaminantes de emergencia en la regi\u00f3n.<\/p>\n

Cabe destacar que, luego de obtener el primer lugar de la etapa regional, este proyecto denominado \u00abModelo de aprendizaje autom\u00e1tico para la predicci\u00f3n de la producci\u00f3n de energ\u00eda de fuentes renovables\u201d, pas\u00f3 a la fase final del certamen Expo Ciencias Tamaulipas 2026.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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