Desarrollo de interfaz para la predicción con inteligencia artificial de variables atmosféricas relacionadas con energías renovables

Resumen

Este proyecto tiene como objetivo el desarrollo de una interfaz basada en inteligencia artificial (IA) para predecir variables atmosféricas que inciden en la eficiencia de las energías renovables (como la solar y la eólica) en Colombia. Frente a la variabilidad climática y la falta de herramientas de predicción en el país, el proyecto busca ofrecer una solución tecnológica que permita mejorar la toma de decisiones en el sector energético. Se entrenó un modelo de IA utilizando Python en Google Colab y se visualizó mediante una interfaz gráfica para facilitar su uso. Se desarrolló con éxito el modelo de IA para predecir variables climáticas como temperatura, humedad, radiación solar y viento. Se comprobó que estas variables no presentan patrones manuales identificables, lo cual justifica el uso de inteligencia artificial para su análisis. La inteligencia artificial se muestra como una herramienta eficaz para la predicción de variables atmosféricas, permitiendo mejorar la planificación y gestión de las energías renovables en Colombia. La interfaz desarrollada facilita el acceso y comprensión de los datos para tomadores de decisiones.