La adopción global de la energía solar está en aumento acelerado, y en India se prevé una revolución en este campo, con el objetivo de empoderar a diez millones de hogares a través de instalaciones de paneles solares en techos para el año 2027. Sin embargo, el rápido incremento en el número de instalaciones ha puesto de manifiesto la necesidad crítica de asegurar que cada sistema de panel solar sea correctamente instalado y mantenido. Los métodos tradicionales de inspección manual, que requieren visitas físicas al sitio, evaluaciones visuales y documentación en papel, se han vuelto un obstáculo significativo, ya que son propensos a errores humanos, inconsistencias y demoras en el tiempo.
Para abordar estos retos, Tata Power, a través de su Centro de Excelencia en Tecnología (CoE), se ha asociado con Oneture Technologies para desarrollar una solución de inspección de instalaciones de paneles solares impulsada por inteligencia artificial (IA), utilizando los servicios de Amazon SageMaker y Amazon Bedrock, entre otros. La cooperación con Oneture ha permitido la automatización del proceso de inspección de manera integral.
El proyecto enfrenta varios desafíos clave. En primer lugar, la inspección manual es un proceso que consume mucho tiempo, ya que los ingenieros deben evaluar visualmente cada panel y documentar sus hallazgos de forma manual, lo que también los hace susceptibles a errores someros. La escalabilidad es otro reto, ya que las capacidades de inspección manual no pueden mantener el ritmo con el acelerado aumento en el volumen de instalaciones. Además, la calidad inconsistente en los estándares de inspección se ve afectada por la diversidad de equipos de inspección, creando variaciones en cómo se realizan y documentan las evaluaciones.
La solución implementada incluye más de 22 verificaciones distintas en seis componentes de instalación solar, mediante un sistema de inspección que utiliza múltiples modelos de IA, adaptados a diferentes criterios de inspección, desde detección de objetos hasta análisis detallados. Se realizó una investigación exhaustiva de campo para entender las condiciones de instalación reales, revelando la necesidad de un análisis espacial sofisticado, así como la implementación de flujos de trabajo de etiquetado de datos utilizando Amazon SageMaker Ground Truth para mantener la calidad de los datos.
La capacitación del modelo se optimizó utilizando las capacidades de Amazon SageMaker AI, promoviendo un proceso de experimentación rápida y eficaz que resultó en la selección de un modelo altamente efectivo para identificar elementos pequeños en imágenes de alta resolución. El análisis de imágenes se facilita mediante el uso de Amazon Rekognition para el reconocimiento óptico de caracteres y Amazon Bedrock para mejorar el proceso de inspección. Este enfoque integral ha servido para proporcionar retroalimentación inmediata a los socios de canal, reduciendo significativamente las tasas de re-inspección y mejorando la satisfacción del cliente.
Los resultados han sido notables: más del 90% de precisión en los puntos de detección de objetos, una reducción de más del 80% en las tasas de re-inspección y una mejora significativa en los tiempos de entrega de proyectos. Tata Power y Oneture han logrado transformar los procesos tradicionales de inspección manual en soluciones eficientes y automatizadas, marcando un avance significativo en la industria de la energía solar en India.
vía: AWS machine learning blog
