EFELas Palmas de Gran Canaria

La Universidad de Las Palmas de Gran Canaria (ULPGC) ha llevado a cabo una investigación sobre la fusión de redes neuronales artificiales para predecir con precisión la temperatura, que se puede aplicar a otros parámetros meteorológicos.

La investigación ha sido desarrollada por el Departamento de Señales y Comunicaciones (DSC) y el Instituto para el Desarrollo Tecnológico y la Innovación en Comunicaciones (IDeTIC) y ha sido publicada en la revista científica Neural Computing and Applications.

El catedrático de la ULPGC Carlos Manuel Travieso González, los profesores Antonio Gabriel Ravelo García y Jesús Alonso Hernández, y el investigador José Gustavo Hernández Travieso han sido los autores de este trabajo, según ha informado este jueves la institución académica en un comunicado.

Las condiciones climáticas, entre ellas la temperatura, tienen una incidencia directa sobre aspectos como el consumo de energía, las actividades turísticas o las tareas agrícolas y con la fusión de redes neuronales artificiales, este modelo promovido por la ULPGC logra una predicción muy precisa, con un margen de error de apenas 0,41 grados centígrados.

Los datos se recopilan cada hora en estaciones ubicadas en el aeropuerto de Gran Canaria y en el aeropuerto de Tenerife Sur; a lo largo de los últimos cinco años se han recogido más de 100.000 muestras, una cantidad muy elevada que respalda las conclusiones del estudio y le da solidez al modelo desarrollado, señala la nota.

Un pronóstico fiable de temperatura permite hacer predicciones de series meteorológicas que sirvan para anticipar sucesos futuros, lo que puede llegar a tener una importancia singular en la agricultura, el turismo o en la energía solar, al ser capaz de predecir índices de radiación solar y, por tanto, calcular cuánta energía de este tipo podría producirse.

Dada la situación geográfica de Canarias y el impulso actual de las energías renovables, este modelo tiene interesantes aplicaciones prácticas, añade la nota.