Pivot Energy: Deep Learning para la identificación eficiente de emplazamientos

El avance hacia un modelo energético más sostenible exige identificar ubicaciones óptimas para desplegar instalaciones solares de forma eficiente, segura y respetuosa con el territorio. Pivot Energy, un proveedor estadounidense de energías renovables, se enfrentaba al desafío de localizar grandes superficies adecuadas para la instalación de paneles solares en múltiples áreas de interés. Para ello, necesitaba una solución que le permitiera identificar con rapidez y precisión aquellas superficies pavimentadas susceptibles de albergar instalaciones fotovoltaicas.

El reto no consistía únicamente en localizar los aparcamientos, sino también en analizar la idoneidad de cada uno: dimensiones, límites, características físicas y relación con infraestructuras cercanas. A ello se sumaba la necesidad de eliminar la subjetividad inherente a los procesos manuales, mejorar los tiempos de respuesta y disponer de información fiable para apoyar decisiones estratégicas de inversión y despliegue 

Pivot Energy apostó por la inteligencia artificial aplicada al análisis de imágenes, utilizando el modelo Parking Lots Classification – USA, un modelo de deep learning preentrenado disponible en ArcGIS Living Atlas of the World.

La aplicación de la GeoIA permitió integrar flujos de trabajo automatizados, replicables y basados en datos. El enfoque facilitó la interoperabilidad con otras fuentes de información y con sistemas corporativos, posibilitando la generación de mapas temáticos, visores web y productos de análisis avanzados. El uso de imágenes de alta resolución junto con herramientas GIS avanzadas proporcionó a Pivot Energy una visión mucho más amplia del territorio, permitiendo evaluar el potencial solar de cada aparcamiento con criterios homogéneos, de forma ágil y precisa. Este enfoque supuso un salto cualitativo en la forma de abordar la planificación energética, incorporando técnicas de IA que reducen la intervención manual y aceleran la toma de decisiones. 

La implantación del modelo de deep learning ha supuesto una transformación significativa en los procesos de planificación de Pivot Energy. Entre los principales beneficios, destacan:

• Reducción del tiempo en procesos de identificación de superficies aptas para el desarrollo solar, siendo capaz de procesar grandes volúmenes de imágenes en muy poco tiempo.
• Mejora de la eficiencia operativa y capacidad de organización para analizar nuevas regiones y ampliar la estrategia de despliegue energético.
• Mejoría en la calidad del dato, impulsando una toma de decisiones más ágil, fundamentada y precisa.
• Optimización del análisis de idoneidad: mejoró la evaluación de la idoneidad de cada emplazamiento con base a factores como el tamaño, acceso, pendiente o cercanía a instalaciones eléctricas.
• Planificación de iniciativas más efectiva, agilizando la adopción de nuevas soluciones renovables.