Has elegido la edición de . Verás las noticias de esta portada en el módulo de ediciones locales de la home de elDiario.es.
Sobre este blog

Espacio de divulgación científica y tecnológica patrocinado por la Universidad de Alcalá (UAH), con el objetivo de acercar el conocimiento y la investigación a la ciudadanía y generar cultura de ciencia

Un proyecto científico con inteligencia artificial permite diseñar en un día transformadores eléctricos más pequeños y eficientes

Miembros del Grupo de Ingeniería Electrónica Aplicada a los Sistemas de Energías Renovables (GEISER) de la Universidad de Alcalá

1

Varios científicos del grupo de Ingeniería Electrónica Aplicada a los Sistemas de Energías Renovables (GEISER) de la Universidad de Alcalá (UAH) en colaboración con investigadores de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) se han servido de la inteligencia artificial (IA) para diseñar un transformador 30 veces más rápido y también más pequeño.

Los convertidores electrónicos de potencia que utilizan transformadores de media frecuencia realizan una doble función: no solo permiten que la energía se transfiera, sino que el proceso sea seguro. Han evolucionado mucho desde que, a finales del siglo XIX, se convirtieron en herramientas fundamentales para la distribución de energía eléctrica.

Ahora se busca que sean cada vez más pequeños, más eficientes y seguros. Están en cualquier lugar. Pensemos por ejemplo en el cargador de un teléfono móvil o en la batería de un patinete eléctrico, pero también en el equipo que permite que un tren funcione. ¿Cómo hacerlo?

Todo partió de la tesis doctoral de Daniel Santamargarita, ingeniero electrónico y miembro del grupo investigador.

La idea era aprovechar la capilaridad de la red ferroviaria -y sus catenarias- para poner en marcha infraestructura utilizando convertidores de potencia con transformadores de pequeño tamaño y peso capaces de distribuir energía y crear puntos de recarga eléctrica. “Necesitábamos diseñar un sistema electrónico complejo y no teníamos una herramienta que lo hiciera en el tiempo del que disponíamos”, explica, así que crearon la suya propia, entrenando a una inteligencia artificial.

Hasta ahora, obtener un diseño preciso requería utilizar simulaciones basadas en el Método de Elementos Finitos (FEM), un sistema computacional habitual en el campo de la ingeniería. El problema es que esas simulaciones necesitan semanas. El coste es elevado no solo en tiempo, sino en recursos.

Ahora, la IA permite hacer en un solo día lo que antes llevaba todo un mes. “No necesitamos hacer 15 diseños reales. Hacemos un millón de posibles diseños con el ordenador y seleccionamos el mejor”. 

Se centran en los puntos más críticos del sistema electrónico y realizan simulaciones complejas aprovechando la inteligencia artificial. “Los resultados son muy parecidos a los de la realidad y no necesitamos tanto tiempo”.

En el proyecto ha colaborado los investigadores de la Universidad de Alcalá Daniel Santamargarita, David Molinero y Emilio Bueno junto con Miroslav Vasic, profesor e investigador de la Universidad Politécnica de Madrid, y Guillermo Salinas, doctor en electrónica por la Universidad Politécnica de Madrid. 

La investigación les ha permitido ganar el segundo premio al mejor artículo científico de 2023 en una de las mejores revistas internacionales del Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE).

Artículos relacionados

Tradeoff Between Accuracy and Computational Time for Magnetics Thermal Model Based on Artificial Neural Networks.

Sobre este blog

Espacio de divulgación científica y tecnológica patrocinado por la Universidad de Alcalá (UAH), con el objetivo de acercar el conocimiento y la investigación a la ciudadanía y generar cultura de ciencia

Etiquetas
stats