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Redes bayesianas: Modelo gráfico probabilista para soluciones del sector energía

• Las Redes bayesianas son modelos probabilísticos, son grafos acíclicos en donde los nodos son los objetos y los arcos están dirigidos representando dependencia probabilista.
• “Sensor virtual de viscosidad” y “Diagnóstico de transformadores de potencia”, fueron algunos de los proyectos que desarrolló el INEEL con esta metodología.

29 de agosto de 2019. Dentro del ciclo de conferencias sobre aplicaciones de inteligencia artificial en el sector energía, las cuales se llevaron a cabo en el Instituto Nacional de Electricidad y Energías Limpias (INEEL), el Doctor Pablo Ibargüengoytia González, investigador de la Gerencia de Control, Electrónica y Comunicaciones presentó su plática: “Modelos gráficos probabilistas para la solución de problemas del sector energía”.

El Doctor Ibargüengoytia inició su plática con una introducción a los modelos gráficos probabilistas, específicamente con la metodología de las redes bayesianas, técnica que se ha utilizado en el INEEL para desarrollar algunos proyectos. Esta técnica está basada en el Teorema de Bayes, el cual es una fórmula que relaciona probabilidades y se utiliza para calcular la probabilidad de una hipótesis dada una evidencia.

Pablo explicó el tema con una analogía: “Desde el punto de vista médico, una red bayesiana puede representar las relaciones probabilísticas entre las enfermedades y los síntomas; dados los síntomas, la red puede ser usada para computar la probabilidad de la presencia de varias enfermedades. Lo mismo sucede con un mecánico, dada la evidencia de que el automóvil no enciende, las probabilidades pueden ser falta de gasolina o falla de la batería; se crea una inferencia de probabilidades dadas las evidencia, es decir, se van dando diferentes evidencias y se modifica la inferencia.”

“Utilizar solo el teorema de Bayes se volvió complicado para sacar el diagnóstico o inferencias de algunos temas, de ahí surgieron las redes bayesianas, se combina la teoría de probabilidad con la teoría de grafos, entonces, las redes son grafos acíclicos dirigidos, hay nodos, arcos y están dirigidos”, mencionó el conferencista.

Algunos de los proyectos desarrollados en el INEEL para identificar las necesidades y requerimientos de los clientes se han llevado a cabo con la metodología de redes bayesianas. Utilizando esta técnica se han solucionado problemas en el sector energía, elaborando modelos probabilistas de acuerdo con las necesidades de cada proyecto. El Doctor Ibargüengoytia compartió su experiencia en algunos proyectos que se han desarrollado en el INEEL en los últimos 20 años, entre ellos destacan: Sensor virtual de viscosidad, Diagnóstico de transformadores de potencia, Decisiones de inyección en campos maduros y Pronóstico de velocidad de viento.

En conclusión y por la experiencia de más de 35 años en el INEEL, Pablo Ibargüengoytia confirma que la inteligencia artificial y las redes bayesianas funcionan muy bien para resolver necesidades reales del sector energético y que es muy importante trabajar interdisciplinariamente y en consorcios, y el INEEL, como centro de investigación del sector tiene el desarrollo tecnológico y el conocimiento de expertos en el tema.

El INEEL aplica técnicas innovadoras y en la frontera del conocimiento para aplicarlas 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.