La ULPGC investiga cómo emplear la fusión de redes neuronales artificiales para predecir la temperatura

Este trabajo tiene aplicaciones para la agricultura o la generación de energía, entre otros

La ULPGC promueve una investigación, a través del Departamento de Señales y Comunicaciones (DSC) y del Instituto para el Desarrollo Tecnológico y la Innovación en Comunicaciones (IDeTIC), en la que se indaga en la fusión de redes neuronales artificiales para predecir con precisión la temperatura, aunque el modelo es escalable a otros parámetros meteorológicos. Este trabajo, que ha sido publicado en la revista científica “Neural Computing and Applications”, lleva la firma del catedrático de la ULPGC Carlos Manuel Travieso González, los profesores Antonio Gabriel Ravelo García y Jesús Alonso Hernández, y el investigador José Gustavo Hernández Travieso.

            Las condiciones climáticas, y entre ellas la temperatura, tienen una incidencia directa sobre aspectos como el consumo de energía, las actividades turísticas o las tareas agrícolas. Con la fusión de redes neuronales artificiales, este modelo promovido por la ULPGC logra una predicción de la temperatura muy precisa, con un margen de error de apenas 0’41ºC. Los datos se recopilan cada hora en estaciones ubicadas en el aeropuerto de Gran Canaria y en el aeropuerto de Tenerife Sur; a lo largo de los últimos cinco años se han recogido más de 100.000 muestras, una cantidad de datos muy elevada que respalda las conclusiones del estudio y le da solidez al modelo desarrollado.

            Un pronóstico fiable de temperatura permite hacer predicciones de series meteorológicas que sirvan para anticipar sucesos futuros. Esto puede llegar a tener una importancia singular en temas de agricultura, turismo o en la energía solar, al ser capaz de predecir índices de radiación solar y, por tanto, calcular cuánta energía de este tipo podría producirse. Dada la situación geográfica de Canarias y el impulso actual de las energías renovables, este modelo tiene interesantes aplicaciones prácticas.

            La revista en la que ha sido publicada esta investigación está indexada en Q1 en el WoS del JCR-ISI: Índice de impacto ISI-JCR: 4.664 (en 2018, Q1 – 21/133, en Computer Science, Artificial Intelligence). La ULPGC continúa así con su esfuerzo investigador en materias que son singularmente sensibles para las Islas pero que tienen proyección en el exterior.