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AleaSoft, 18 años de previsiones de energía usando Inteligencia Artificial

5 de octubre de 2017

¿Qué le parece la revolución actual de la Inteligencia Artificial?

Está de moda. Se usa, o se dice que se usa, en todos los ámbitos. Para nosotros, que nos dedicamos a este campo desde hace 18 años en la empresa y desde muchos antes en la investigación, es un orgullo ver que nuestra especialidad ha pasado a ser una de las cosas más importantes de la actualidad tecnológica y empresarial. Una cosa curiosa, algunas empresas que dicen que usan Inteligencia Artificial, lo hacen solamente como un reclamo de marketing.

¿Y por qué ahora y no antes?

En la actualidad las capacidades de los ordenadores en velocidad y almacenamiento son infinitamente más potentes que hace unos años. En general las técnicas de Inteligencia Artificial trabajan con grandes cantidades de datos. Justo en estos momentos los datos existentes en muchos ámbitos son prácticamente infinitos. De esta forma se han dado las condiciones necesarias para este salto cualitativo: medios técnicos y existencia ilimitada de información para transformar en conocimiento.

Se escucha hablar de machine learning, neural networks, soft computing, genetic algorithms… ¿son técnicas novedosas?

En realidad las redes neuronales tienen sus orígenes en la década del 40 y los algoritmos genéticos son de los años 50, no obstante en estos primeros años se realizan avances teóricos teniendo en cuenta que la tecnología era muy limitada. Poco a poco con el desarrollo científico y técnico estas técnicas están revolucionando actualmente muchos campos. Es muy interesante que estos conceptos hayan pasado del ámbito científico y universitario al ámbito cotidiano.

¿Cuáles son los antecedentes de la empresa y su relación con la Inteligencia Artificial?

Nuestra empresa, AleaSoft, es una spin-off de la Universidad Politécnica de Cataluña, que se funda el 8 de octubre de 1999. Surge a partir de unos trabajos de investigación en los campos de la estadística y la Inteligencia Artificial, en este caso de redes neuronales aplicadas para la previsión de series temporales. Estos trabajos dan lugar a una metodología novedosa denominada Alea, con un nuevo tipo de modelos de previsión, AleaModels.

¿Cómo es posible que desde hace 18 años ya estuvierais usando intensivamente las herramientas de Inteligencia Artificial?

Para muchos la Inteligencia Artificial es algo nuevo, reciente, porque ahora se escucha con frecuencia el término. Como hemos mencionado son técnicas con muchas décadas de historia. A partir de la metodología y los modelos que creamos construimos una plataforma flexible que es la encargada de realizar las previsiones. Todos los modelos están basados en la combinación de redes neuronales recurrentes con modelos de Box-Jenkins. Desde hace 18 años estamos usando intensivamente estos modelos basados en Inteligencia Artificial.

¿Qué parte de la Inteligencia Artificial usáis vosotros en vuestros modelos?

Principalmente hemos creado un tipo de redes neuronales recurrentes y algoritmos genéticos para la selección del mejor modelo de previsión para cada caso particular.

¿Cuándo se usa estadística y cuándo Inteligencia Artificial?

En sentido general la estadística es la base para cualquier tipo de análisis de datos y podemos decir que cuando la cantidad de datos es muy grande las técnicas de Inteligencia Artificial son más utilizadas. Pensamos que no se puede usar adecuadamente la Inteligencia Artificial si no se conocen bien las herramientas estadísticas. En muchos casos con técnicas estadísticas es suficiente para resolver el problema.

¿Todo lo que hacéis es automático usando Inteligencia Artificial?

En los procesos de modelización un 30% es de análisis de datos y gran parte de este proceso es manual, con herramientas estadísticas auxiliares. Después que se encuentran los modelos las previsiones se realizan de forma totalmente automática.

¿En el sector de la energía a qué tipo de empresas le hacéis las previsiones?

En el sector de la energía hay diferentes tipos de empresas que requieren de nuestras previsiones: los generadores, los distribuidores, las comercializadoras, los operadores de sistemas nacionales y los grandes y medianos consumidores. Además, las previsiones son necesarias para los traders y los inversores. En nuestra cartera de clientes hay ejemplos de todos estos tipos de empresas, desde las más grandes de Europa hasta otras mucho más pequeñas.

¿Cuántos modelos Alea tenéis en explotación?

En estos momentos tenemos instalados unos 350 modelos de previsión de diferentes tipos. Muchos de los cuales hacen previsiones cada pocos minutos todo el año de forma automática.

¿Qué tipo de previsiones hacéis?

Hacemos dos tipos de previsiones principalmente: de demanda de energía y de precios de mercado. En el caso de los precios de mercado eléctrico tenemos modelos y servicios asociados de los principales mercados. En el caso de la demanda hacemos previsiones a todos los niveles, desde el nivel nacional, regional, zonal y llegamos hasta clientes finales. Todas estas previsiones las hacemos en tres escalas de horizonte: corto plazo, medio plazo y largo plazo.

Si todos los operadores eléctricos usan vuestras previsiones a medio y largo plazo ¿estas previsiones son como un índice?

Efectivamente, por ejemplo, en el caso de nuestras previsiones de precios de mercado eléctrico español de medio plazo son usadas por empresas que abarcan el 80% del mercado tanto de generación como de comercialización. De esta forma las previsiones no son sólo útiles por su calidad sino también porque al verlas la mayoría de los agentes principales se convierten en una referencia o índice.

¿Hacéis otras previsiones? ¿Previsiones de producción de energías renovables?

En general hacemos todas las previsiones asociadas al sector de la energía para poder hacer las previsiones de precios de mercado, como la producción hidráulica, solar, eólica, nuclear, entre las más importantes. Tenemos modelos de previsión para la electricidad, gas y cualquier otra commodity. Como hemos mencionado anteriormente hacemos previsiones agregadas de todo tipo de energías renovables y convencionales.

¿Qué beneficios aporta el uso de la Inteligencia Artificial en los modelos de previsiones energéticas que tenéis en explotación?

Podemos decir que nuestros modelos son más precisos que otros existentes en el mercado al combinar lo más avanzado de los métodos estadísticos asociados a previsiones, así como de la Inteligencia Artificial.

¿Cómo es el I+D en una empresa basada en Inteligencia Artificial? Qué tipo de personal se requiere?

El trabajo de I+D es constante y consume una parte importante de los recursos. Cada año una parte de los ingresos los reinvertimos dedicándolos a nuevos proyectos de investigación y de mejora continua de la calidad de las previsiones. Hemos tenido la suerte de contar con un personal altamente cualificado e implicado. En estos años de historia hemos requerido de diferentes perfiles para crear equipos multidisciplinares. Al principio necesitábamos más informáticos porque estábamos construyendo nuestra plataforma. Con el tiempo hemos ido requiriendo personal con habilidades en modelización y con dominio del mercado eléctrico. Tenemos que agradecer por los logros alcanzados a todos los que nos han acompañado en diferentes etapas en estos años de historia.

¿Sobre el tema de la calidad puede decirnos algo?

La primera prioridad de la empresa es la mejora continua de la calidad de las previsiones. Todos los recursos que dedicamos a la mejora de la calidad son pocos. Recientemente hemos obtenido la certificación de la nueva norma ISO 9001:2015.

El día 8 de octubre se cumplen 18 de la fundación de la empresa, ¿qué balance se puede hacer?

El balance ha sido muy positivo. Que la investigación que se realiza en la universidad se lleve a una empresa tecnológica y que durante 18 años seamos una referencia en el sector de las previsiones de energía es un gran logro. Un logro científico y técnico, pero además de ayuda a las empresas del sector para que tomen las mejores decisiones con un ahorro en recursos. También en estos 18 años hemos contribuido al ahorro  de energía y a mejorar la eficiencia energética. Hemos creado  puestos de trabajos directos e indirectos aportando valor a la sociedad.

¿Cómo han sido los resultados económicos para accionistas en estos 18 años?

La creación de valor para el accionista ha sido muy satisfactoria. En cada uno de los 18 años de vida de la empresa los resultados financieros han sido siempre positivos, incluyendo los años de crisis.

¿Cuáles son las perspectivas de futuro de AleaSoft? ¿Nueva sede comercial en Madrid?

Nuestra principal ambición es poder extender nuestros modelos de previsión fuera de Europa. No obstante, estamos centrados en la mejora de la calidad que es la base de una expansión segura. Con respecto a Madrid, donde están muchos de nuestros principales clientes, efectivamente hemos abierto una nueva sede principalmente para la expansión y consolidación en el mercado español.

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