La adopción global de la energía solar está creciendo a un ritmo acelerado, y en India, se proyecta una verdadera revolución en este sector. Con el objetivo de empoderar a diez millones de hogares mediante instalaciones de paneles solares en techos para 2027, el país asiático se enfrenta a un desafío crucial: asegurar la correcta instalación y mantenimiento de cada sistema solar. Los métodos tradicionales de inspección, que incluyen visitas físicas, evaluaciones visuales y documentación en papel, se han convertido en un obstáculo significativo, dado que están sujetos a errores humanos, inconsistencias y demoras.
Para abordar estos desafíos, Tata Power, a través de su Centro de Excelencia en Tecnología, ha unido fuerzas con Oneture Technologies para desarrollar una solución de inspección de paneles solares impulsada por inteligencia artificial (IA). Utilizando servicios como Amazon SageMaker y Amazon Bedrock, entre otros, se ha logrado automatizar el proceso de inspección de forma integral.
Uno de los principales desafíos es el tiempo que consume la inspección manual, que requiere que los ingenieros evalúen visualmente cada panel y documenten sus hallazgos, lo que conlleva el riesgo de errores. La escalabilidad es otro reto, ya que los métodos manuales no pueden seguir el ritmo del rápido crecimiento en las instalaciones. Además, la diversidad de equipos de inspección provoca variaciones en los estándares de evaluación y documentación.
La solución implementada por Tata Power y Oneture incluye más de 22 verificaciones en seis componentes de los sistemas solares, utilizando múltiples modelos de IA adecuados a distintos criterios de inspección, desde la detección de objetos hasta análisis más detallados. La investigación de campo reveló la necesidad de un análisis espacial sofisticado y de flujos de trabajo de etiquetado de datos con Amazon SageMaker Ground Truth para asegurar la calidad.
La capacitación del modelo fue optimizada mediante las capacidades de Amazon SageMaker AI, lo que facilitó una experimentación rápida y efectiva, resultando en la selección de un modelo altamente eficaz para la identificación de pequeños elementos en imágenes de alta resolución. El uso de Amazon Rekognition para el reconocimiento óptico de caracteres y Amazon Bedrock para el análisis ha mejorado considerablemente el proceso de inspección, proporcionando retroalimentación inmediata y reduciendo las tasas de re-inspección, mejorando así la satisfacción del cliente.
Los resultados han sido impresionantes: se ha logrado más del 90% de precisión en la detección de objetos, una reducción de más del 80% en las tasas de re-inspección y un notable avance en los tiempos de entrega de los proyectos. Tata Power y Oneture han transformado los procesos de inspección manual en soluciones automatizadas y eficientes, marcando un significativo avance en la industria de la energía solar en India.
