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DeepScan es un nuevo sistema de monitoreo de paneles solares que utiliza drones con tecnología de electroluminiscencia y análisis de datos basado en inteligencia artificial. De esta forma, optimiza la inspección de las plantas fotovoltaicas, detecta fallas de forma preventiva y extiende su vida útil.
Mejorar la detección temprana de defectos en las celdas de los paneles solares, antes de que afecten el rendimiento de los módulos, es fundamental para la sostenibilidad de las plantas fotovoltaicas.
Por eso, los ingenieros investigadores de Fraunhofer Chile apostaron por el desarrollo de DeepScan, una herramienta que integra el uso de drones e inteligencia artificial, para agilizar los procesos involucrados en el monitoreo de los paneles.
“Nuestra tecnología optimiza la inspección y mantenimiento de plantas fotovoltaicas, permitiendo una toma de decisiones más rápida y eficiente. La identificación anticipada de fallas facilita el mantenimiento preventivo y el reemplazo de módulos dañados, optimizando la operación del sistema y asegurando un mejor desempeño y mayor estabilidad en la producción de energía”, explica Francisco Moraga, PV Systems Leader de Fraunhofer Chile.
El sistema, financiado por CORFO a través del programa Crea y Valida, funciona en tres etapas. En la primera, un dron equipado con cámaras especializadas sobrevuela las plantas solares, utilizando electroluminiscencia; una técnica que, mediante la aplicación de corriente eléctrica a los módulos, permite capturar imágenes que revelan defectos internos en las celdas solares que el ojo humano no puede captar.
En una segunda etapa, las imágenes son pre procesadas digitalmente para mejorar su calidad en el análisis que se realizará con inteligencia artificial. Posteriormente, un software avanzado -basado en redes neuronales convolucionales- identifica patrones complejos con mayor rapidez y clasifica las celdas como funcionales o defectuosas, con una precisión superior al 90 %.
“DeepScan aplica la tecnología Visual Transformers (ViT), que analiza las imágenes en su conjunto. Estos modelos han revolucionado la visión por computadora gracias a su capacidad para procesar grandes volúmenes de información visual de una forma más global y efectiva que otros métodos tradicionales”, señala Valentina Puente, ingeniera investigadora del área de PV Systems de Fraunhofer Chile.
Los ViT, agrega, “son especialmente útiles en tareas donde el contexto general de la imagen es tan importante como los detalles individuales, como en el caso de la inspección de los módulos solares. Sin embargo, su entrenamiento requiere más datos y capacidad de cómputo en comparación con otras tecnologías, lo que ha sido un desafío en su desarrollo”.
“La energía fotovoltaica es clave en la descarbonización de la matriz energética y lo seguirá siendo. El uso de estas tecnologías nos permite ofrecer soluciones más sostenibles que aborden los múltiples desafíos de una industria en constante transformación”, finaliza Moraga.
