El cambio climático y la IA

La irradiación global horizontal se compone por

Radiación Solar Directa

Es la radiación solar que llega directamente desde el sol en línea recta, sin haber sido dispersada ni reflejada. Su intensidad depende de la posición del sol, la transparencia de la atmósfera y las condiciones climáticas.

Irradiación Solar Difusa

Es la radiación solar que ha sido dispersada por partículas, moléculas de aire y nubes en la atmósfera. Llega al suelo desde todas las direcciones del cielo, incluso en áreas sombreadas o en días nublados.

El ángulo de incidencia (𝜃𝑖)

Es el ángulo que forma el rayo solar al llegar a una superficie con la perpendicular (la normal) a dicha superficie. Este ángulo determina cuánta energía solar incide sobre la superficie: cuanto menor es el ángulo (más perpendicular es el rayo), mayor es la intensidad de la radiación solar recibida.

Irradiación Global Horizontal

La irradiación global horizontal (GHI por sus siglas en inglés) es la cantidad de energía solar que llega a una superficie plana en el suelo desde todas las direcciones del cielo en un día. Incluye tanto la luz solar directa como la luz que se dispersa en la atmósfera.

Este dato es importante porque nos ayuda a entender cuánta energía solar se puede aprovechar en un lugar determinado. Es clave para diseñar sistemas de energía solar, como paneles solares, y para estudiar el clima y la disponibilidad de luz solar en diferentes regiones.

La IA puede llegar a ser clave para combatir el cambio climático gracias a su capacidad para analizar grandes datos, predecir fenómenos extremos y optimizar recursos. Se puede emplear para ayudar a mejorar la eficiencia energética, diseñar ciudades sostenibles, monitorear deforestación y fomentar energías renovables.

En el ámbito de la radiación solar: 

"El pronóstico y la reconstrucción de la radiación solar constituyen un área de investigación vital para comprender y analizar la variabilidad de la energía solar que llega a la Tierra. Esta radiación solar es fundamental para una variedad de procesos naturales y actividades humanas, incluida la agricultura, la generación de energía renovable y la climatología."

Instituto de Geofísica, UNAM

Red Neuronal Recurrente para predecir GHI

Una red neuronal recurrente (RNN, por sus siglas en inglés) es un tipo de modelo de inteligencia artificial diseñado para procesar datos secuenciales, como texto, series de tiempo o señales. A diferencia de las redes neuronales tradicionales, las RNN tienen una estructura que les permite "recordar" información de entradas previas mientras procesan las actuales, lo que las hace ideales para tareas donde el contexto o la secuencia son importantes.

¿Para qué sirve una RNN?

Se utilizan en aplicaciones como:

• Procesamiento del lenguaje natural: para traducir textos, generar frases o analizar emociones en textos.
  

• Predicción de series de tiempo: como estimar precios de acciones, consumo energético o demanda de productos.
  

• Reconocimiento de voz: para convertir audio en texto o mejorar asistentes virtuales como Siri o Alexa.

Para el entrenamiento del modelo, se utilizaron los datos disponibles, implementando una Red Neuronal Recursiva (RNR) de tipo Long Short-Term Memory (LSTM) en una arquitectura secuencial. Para el entrenamiento, se utilizó un learning rate de 0.001, el optimizador Adam, un tamaño de batch (batch size) de 1, y un total de 150 épocas. La pérdida del modelo fue evaluada empleando el error cuadrático medio (MSE). Además, los datos fueron escalados y desescalados utilizando la técnica MinMaxScaler para garantizar un entrenamiento adecuado del modelo

Los datos fueron generados para un año y posteriormente integrados al conjunto original para entrenar el modelo año tras año, extendiendo la predicción hasta el año 2024. La gráfica resultante muestra que los datos predichos reflejan un comportamiento similar al del conjunto original, logrando un margen de error del 6% en el último periodo de predicción respecto al promedio de los datos de origen para el modelo final.

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