Nueva cátedra de Inteligencia Artificial en Sostenibilidad Energética para una sociedad descarbonizada, con Siemens Energy

La Universitat Politècnica de Catalunya - BarcelonaTech (UPC) y Siemens Energy han presentado, el 29 de octubre, una cátedra de inteligencia artificial en sostenibilidad energética para crear soluciones aplicables al tejido empresarial y fomentar la cooperación hacia una sociedad descarbonizada. Esta iniciativa forma parte de las cátedras ENIA del Gobierno español.

La nueva Cátedra ENIA Siemens Energy AI Chair. Energy Sustainability for a Decarbonized Society 5.0 consolida la colaboración que mantienen la UPC y Siemens Energy para la realización de actividades de innovación e investigación en los campos del análisis de datos y la inteligencia artificial.

El acto de presentación de la Cátedra ha tenido lugar en el Rectorado de la UPC y ha contado con la participación del rector de la Universidad, Daniel Crespo; el director científico de la cátedra, el profesor Cecilio Angulo; el profesor Álvaro Luna, del Departamento de Ingeniería Eléctrica, y el director del DigiHub Barcelona de Siemens Energy y Global Head Prescriptive Marketing, Oliver Pozo.

El objetivo principal de la iniciativa es fomentar la investigación, el desarrollo y la innovación en inteligencia artificial para aportar soluciones al reto de la sostenibilidad energética en los contextos industrial, agrario y urbano. La cátedra permitirá a ambas entidades implementar nuevas líneas de investigación para atender las necesidades del tejido empresarial, fomentar la cooperación en los diferentes casos de uso definidos, y promover la divulgación y la implementación de la inteligencia artificial para avanzar en la descarbonización de la sociedad.

La iniciativa aprobada forma parte de la convocatoria Cátedras ENIA del Gobierno español, dentro de la Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial (ENIA), la agenda España Digital 2026, así como en el Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia.

"La descarbonización de nuestra economía y la lucha contra las desigualdades son, seguramente, los dos grandes retos de nuestra sociedad", ha afirmado el rector de la UPC, Daniel Crespo. "Hacer ciencia relevante y de impacto en estos ámbitos es, para la UPC, una prioridad. Somos conscientes de la relevancia de nuestra posición y del impacto que podemos conseguir con una política acertada de transferencia de conocimiento y apoyo a la innovación. Y todo ello lo hacemos con la colaboración de los actores de nuestros ecosistemas productivos y de innovación, y Siemens Energy es y será una referencia".

Para Cecilio Angulo, director científico de la cátedra, "la apuesta de la Secretaría de Estado de Digitalización e inteligencia Artificial (SEDIA) del Ministerio para la Transformación Digital y de la Función Pública por la cátedra supone un impulso decidido a la colaboración continuada publico privada entre agentes que tienen en común, retos propios de la sociedad 5.0, como es la descarbonización y la sostenibilidad energética. La IA como elemento disruptivo propicia sinergias y ecosistemas innovadores en el punto de encuentro UPC-Siemens Energy con un impacto no solo en la investigación y la innovación, sino también en la economía real y en la realidad de las personas".

Oliver Pozo, director del DigiHub Barcelona de Siemens Energy y Global Head Prescriptive Marketing, ha añadido que "en este mundo, donde la sostenibilidad es una prioridad, es esencial que la academia y la industria unamos fuerzas para afrontar lo que llamamos el trilema energético, es decir, avanzar en la sostenibilidad de la energía que producimos, pero también reducir su coste de producción y garantizar su disponibilidad. Con esta cátedra trabajaremos para resolver ese trilema".

La UPC y Siemens Energy colaboran desde el año 2018 en la aplicación de técnicas de análisis de datos e inteligencia artificial en el sector energético. Esta colaboración ha permitido avanzar en la investigación y prueba de concepto de modelos inteligentes para la caracterización del funcionamiento de sistemas de producción energética, métodos avanzados de clusterización de datos de las diferentes modas de producción, así como algoritmos de visualización avanzada de señales multivariables.

Las líneas de investigación actuales se centran en optimizar el rendimiento de plantas de energía a partir de la inteligencia artificial en diferentes contextos: industrial, agrícola y urbano. El objetivo es el desarrollo de tecnología para reducir emisiones de gases contaminantes, la introducción de energías renovables, descentralizar la producción energética y disminuir la dependencia de combustibles de origen fósil.

El investigador principal del proyecto es Cecilio Angulo, del Intelligent Data Science and Artificial Intelligence Research Center (IDEAI-UPC), y cuenta con la colaboración del Center for Research on Microgrids (CROM) de la Universidad de Aalborg, Dinamarca, y el Institute of Electricity Economics and Energy Innovation (IEE) de la Universidad Tecnológica de Graz, Austria.