Investigadores de la Universidad Pablo de Olavide han diseñado una técnica de inteligencia artificial capaz de evolucionar en el tiempo para determinar la posibilidad de predecir los fallos y averías de las máquinas de uso industrial.

• El equipamiento industrial actual cada vez es más complejo y extenso, de manera que a día de hoy las técnicas convencionales de ingeniería de fiabilidad no pueden realizar valoraciones funcionales de forma correcta. Con este sistema basado en la inteligencia artificial se aporta un gran valor añadido a la hora de predecir problemas. En concreto, se trata de una técnica desarrollada desde la Olavide bajo el nombre de Fuzzy Grey Cognitive Map, basada en la combinación de un modelo dinámico, representado por una estructura de red monocapa, lógica borrosa y sistemas grises.
• Es una técnica para la ingeniería de fiabilidad, destinada a interpretar riesgos, fracasos o incertidumbres y minimizar sus consecuencias. Este sistema por ejemplo podría ayudar en el suministro de energía eléctrica a los consumidores con gran fiabilidad.

• Esta técnica permite modelar sistemas complejos y relaciones no lineales con gran flexibilidad en entornos con alta incertidumbre permitiendo un análisis estático y dinámico. Este sistema, que ya ha sido aplicado con éxito en otras áreas como en la optimización del uso de radioterapia en el cáncer de próstata, está diseñado para evolucionar en el tiempo hasta alcanzar un estado estable que determina la posibilidad de fallo de las máquinas.
• Para verificar las posibilidades de la técnica propuesta, el sistema de inteligencia artificial se ha testado con un transformador de una estación eléctrica, donde se han simulado seis escenarios y sus correspondientes fallos en el citado transformador. En el estudio se han obtenido resultados muy prometedores que han sido validados por expertos y poniendo de manifiesto el potencial de la técnica para la ingeniería de fiabilidad, destinada a interpretar riesgos, fracasos o incertidumbres y minimizar sus consecuencias.

• Entidades del sector de la energía
• Entidades con maquinaria de uso industrial

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