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SPI: Planificación con incertidumbre basada en el aprendizaje por refuerzo

• Apoyado en herramientas de Inteligencia Artificial, el INEEL desarrolló el Sistema de Planificación con Incertidumbre (SPI) basada en aprendizaje por refuerzo.
• Algunas de sus aplicaciones son: desarrollo de recomendaciones para plantas de ciclo combinado, optimización de sistemas de presas y la planificación de rutas en subestaciones eléctricas.

21 de agosto del 2019. El Instituto Nacional de Electricidad y Energías Limpias (INEEL) continua con su ciclo de conferencias sobre Inteligencia Artificial (IA), en esta ocasión, el Dr. Alberto Reyes Ballesteros ofreció una plática con el objetivo de dar a conocer el Sistema de Planificación con Incertidumbre (SPI) basada en aprendizaje por refuerzo.

Para entrar en materia, el Dr. Reyes hizo mención que el aprendizaje por refuerzo enfocado a la Inteligencia Artificial está inspirado en la psicología conductista, esto es cuando un agente computacional interactúa con el ambiente y recibe refuerzos, positivos o negativos de cualquier magnitud, aprende para ir conformando una conducta. Este tipo de IA se aplica en disciplinas como la teoría de juegos, teoría de control, investigación de operaciones, teoría de la información, optimización basada en simulación, estadística y algoritmos genéticos. Agregó también que la planificación es una característica de la inteligencia, que consiste en poder encontrar una secuencia de acciones que permitan transformar el estado actual en un estado meta al que se desea llegar.

La teoría de decisiones en la que está basada SPI considera que:

  • Las cosas pueden fallar o puede haber incertidumbre en los efectos de las acciones
  • Puede haber problemas de observabilidad parcial, es decir que no se sabe cuál es el estado del sistema
  • Las metas pueden ser expresados en términos de funciones de utilidad

Es por ello que diversos investigadores han desarrollado herramientas de software que les permitan resolver problemas con base en esta teoría. El Dr. Reyes recalcó que algunas de las herramientas más representativas son: Markov Decision Process Toolbox y Symbolic Perseus de Pascal Poupart, esta última utiliza el algoritmo desarrollado por Matthias Spaan y Nikos Vlassis.

Inspirados en estas herramientas de Inteligencia Artificial, se desarrolló en el INEEL el Sistema de Planificación con Incertidumbre SPI que busca resolver problemas de la planificación con incertidumbre, la cual considera que no todo es perfecto. El SPI desarrollado en Java aproxima modelos de planificación cualitativos, discretos e híbridos (cualitativo-discreto), mediante programación dinámica.

Entre las aplicaciones en las que se utilizan estos sistemas se encuentran el desarrollo de recomendaciones para plantas de ciclo combinado, la optimización de sistemas de presas y la planificación de rutas en subestaciones eléctricas.
Para concluir, se presentó un caso colaborativo con la Gerencia de Tecnologías de la Información aplicado en el sector eléctrico para la Optimización de Presas, en el que se empleó el Sistema de Planificación con Incertidumbre y se dieron a conocer algunos resultados obtenidos.


El INEEL apoya la innovación de técnicas aplicadas en el campo de la electricidad, es por ello que a través de las conferencias impartidas busca dar a conocer estos avances a la comunidad de investigadores y colegas interesados en ofrecer las soluciones tecnológicas de última generación para el sector energía.

Última actualización: jueves 16 de febrero de 2017, 10:35 hrs.