Revolución en la Energía Solar: Inteligencia Artificial Revela Secretos del Sol en China

Un equipo de investigadores ha realizado un descubrimiento clave en el campo de la energía solar mediante el uso de la inteligencia artificial en China. Este avance, publicado en el Journal of Remote Sensing, introduce un método de machine learning para estimar con precisión los componentes de la radiación solar, superando el obstáculo de la falta de datos de referencia en tierra.

Uso Innovador de Datos de Duración de la Luz Solar

Los científicos se valieron de datos de duración del brillo solar recopilados de más de 2,453 estaciones meteorológicas en China. Esta extensa recopilación de datos permitió que el modelo de inteligencia artificial, específicamente el algoritmo LightGBM, aprendiera y estimara los niveles de radiación solar difusa y directa sin depender de información local precisa.

Validación y Aplicaciones Globales

La validación del modelo contra conjuntos de datos independientes ha confirmado su efectividad dentro de China y sugiere su aplicabilidad a nivel mundial. Como resultado de la investigación, se creó un conjunto de datos basados en satélite, que supera en precisión a otros previamente disponibles y permite un análisis detallado de la distribución espacial de los componentes de la radiación solar.

Impacto en el Sector Solar

El profesor Kun Yang, líder del estudio procedente de la Universidad de Tsinghua, ha resaltado que su método mejora significativamente la precisión en la estimación de los componentes de radiación solar y, por ende, optimiza la utilización de la energía solar. Esto no solo establece un nuevo estándar en la estimación de la radiación solar sino también una solución escalable a nivel global. Este avance es crucial para la selección estratégica de sitios y la optimización de sistemas de energía solar, impulsando así la industria.

El estudio ha recibido apoyo de programas de cooperación internacional y de la Fundación Nacional de Ciencias Naturales de China, lo que refleja la importancia de la colaboración y el respaldo en la investigación de energías renovables.

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