Grupo Energético de Puerto Real (GEN) ha participado de nuevo en otra colaboración con la Universidad de Cádiz para impulsar una línea de investigación orientada al desarrollo de modelos matemáticos y herramientas de análisis de datos para sistemas inteligentes, con potencial aplicación en ámbitos como la gestión de recursos energéticos y las energías renovables.
El objetivo de este trabajo es avanzar en métodos capaces de analizar datos complejos y gestionar la incertidumbre presente en muchos problemas reales, contribuyendo así a mejorar la planificación, la optimización de procesos y la toma de decisiones en entornos operativos cada vez más exigentes.
La investigación se centra en el estudio de relaciones entre variables mediante estructuras matemáticas avanzadas, que permiten representar conocimiento y detectar patrones en grandes conjuntos de datos de forma rigurosa. A partir de este enfoque, se desarrollan herramientas que pueden facilitar la mejora de la eficiencia de procesos, el mantenimiento predictivo de sistemas y el apoyo a la toma de decisiones operativas con mayor fiabilidad. Además, el carácter formal del modelo matemático aporta características especialmente relevantes para los sistemas inteligentes actuales, como la trazabilidad, la explicabilidad, la escalabilidad y la adaptabilidad, aspectos clave para su aplicación en contextos reales.
El trabajo se ha desarrollado en el marco de un contrato predoctoral industrial, una modalidad que fomenta la transferencia de conocimiento entre universidad y empresa a partir de retos concretos del entorno productivo. En este caso, la colaboración se ha establecido entre el grupo de investigación Matemáticas para el Diseño de Sistemas Inteligentes (M·CIS) de la Universidad de Cádiz y GEN.
Esta línea de investigación ha sido desarrollada por el investigador Francisco José Ocaña en su tesis doctoral Análisis de relaciones de variables en retículos de conceptos multiadjuntos, dirigida por los profesores de la UCA María Eugenia Cornejo y Jesús Medina. El trabajo obtuvo la calificación de Sobresaliente Cum Laude y cuenta con mención internacional, lo que refuerza la proyección académica de una investigación científica sólida con vocación aplicada.
En nuestro compromiso con la innovación tecnológica, este proyecto pretende incorporar técnicas matemáticas avanzadas y herramientas de inteligencia artificial para afrontar los retos actuales del sector energético, especialmente en escenarios vinculados a las energías renovables y a la optimización de recursos.
De igual forma, GEN está actualmente colaborando en otro proyecto donde se están aplicando modelos avanzados de predicción. En este caso, con el grupo de investigación UCASE, liderado por los catedráticos Guadalupe Ortiz y Juan Boubeta, para el análisis y predicción de vertidos en puntos de alivio de la red de saneamiento de Puerto Real.
Estos proyectos son solo dos ejemplos que muestran el impulso que se da desde GEN a la innovación basada en conocimiento y fortalecer la cooperación con el tejido productivo del entorno, favoreciendo el desarrollo tecnológico con impacto potencial en la competitividad y la sostenibilidad.