Inteligencia artificial aplicada al viento (Parte 2)
En el Lab "Inteligencia Artificial Aplicada al Viento" se exploraron las series temporales, como la velocidad de viento, con el objeto de predecir la evolución futura de sistemas complejos, como el clima, a fin de reducir la vulnerabilidad y aumentar la productividad de la región.
Una de las características que poseen los algoritmos de Inteligencia Artificial Aplicada es la gran cantidad de datos que procesan (big data) y por lo tanto es de vital importancia resumir adecuadamente los resultados.
Algo de vital importancia para la toma de decisiones es el uso de toda la información que se tenga disponible, pero además es indispensable reducir el tiempo de procesamiento por parte del usuario de la misma. El uso de tableros de control e información gráfica es común en la industria y en el entorno financiero y empresarial como una herramienta de optimizar el tiempo de los altos directivos.
Los fenómenos climáticos son el ejemplo por excelencia de los sistemas caóticos, Los sistemas caóticos son aquellos que presentan una extrema sensibilidad a las condiciones iniciales, donde un pequeño cambio en las mismas afecta amplificadamente los resultados de las predicciones y mientras mayor sea el horizonte de predicción mayor será esta discrepancia. El problema surge entonces en la medición de estas condiciones iniciales (que conforman justamente las entradas de los algoritmos). Estas mediciones son entonces de vital importancia, pero se encuentran limitadas por la capacidad y cantidad de instrumentos disponibles además de la capacidad de almacenamiento de las bases (se haría demasiado costoso almacenar datos con mucha precisión) y la capacidad de cómputo disponibles, es por todo esto que los horizontes de pronóstico y presiones deben de ser elegidos teniendo en cuenta compromisos tecnico economicos.
Basados en lo explicado en los tres últimos párrafos es que se ha diseñado la visualización de la salida de los algoritmos de manera que contemple tanto aspectos técnicos como la manera más clara y visual para el confort del usuario.
Es indudable que la mejor manera de condensar y comunicar datos es la gráfica, y el uso de colores para codificar valores relativos está muy extendido tanto en los ámbitos técnicos como industriales, entonces se elige el formato de tabla-calendario con señalización tipo semáforo para poder transmitir las salidas de los algoritmos. Este damero, como lo llamamos, presenta un manera rápida y eficiente de tener una primera capa de información de una manera intuitiva, de manera que casi no requiere mayor explicación.
En la figura podemos apreciar un ejemplo del mismo y observamos en las columnas los días de pronósticos donde el dia 1 es el dia en que se consulta la aplicación. El día está dividido e n turnos (los límites de los mismos podrán ser consultados desde la app).
Una característica importante es que en este tablero se resumen tanto datos de predicción como lo ocurrido en el día de consulta (día 1) según la hora en la que se consulte la app. Como puede apreciarse el damero nos indicará con un código de colores si se aconseja o no realizar la aplicación.
