La adopción global de la energía solar está experimentando un incremento acelerado. En India, se prevé una transformación en este sector, con el objetivo de empoderar a diez millones de hogares mediante la instalación de paneles solares en techos para el año 2027. Sin embargo, este rápido aumento en el número de instalaciones ha puesto de manifiesto la urgente necesidad de asegurar que cada sistema de panel solar sea instalado y mantenido correctamente. Los métodos tradicionales de inspección manual, que implican visitas físicas, evaluaciones visuales y documentación en papel, se han mostrado ineficientes, propensos a errores, inconsistencias y demoras.
Para hacer frente a estos desafíos, Tata Power, a través de su Centro de Excelencia en Tecnología, se ha asociado con Oneture Technologies para desarrollar una solución de inspección de instalaciones de paneles solares impulsada por inteligencia artificial. Esta iniciativa utiliza servicios como Amazon SageMaker y Amazon Bedrock, logrando una automatización integral del proceso de inspección.
El proyecto enfrenta varios retos significativos. La inspección manual consume mucho tiempo al requerir que los ingenieros evalúen visualmente cada panel y documenten los hallazgos de manera manual, lo que lleva a errores. Además, la escalabilidad es un problema, ya que las capacidades manuales no pueden seguir el ritmo del rápido crecimiento de instalaciones. La inconsistencia en los estándares también afecta debido a la diversidad de equipos, generando variaciones en las evaluaciones.
La solución implementada abarca más de 22 verificaciones en seis componentes de instalación solar, utilizando múltiples modelos de inteligencia artificial adaptados a diferentes criterios, desde detección de objetos hasta análisis detallados. Una investigación de campo exhaustiva reveló la necesidad de un análisis espacial sofisticado y la implementación de flujos de trabajo para el etiquetado de datos utilizando Amazon SageMaker Ground Truth para garantizar la calidad de los datos.
La formación del modelo se optimizó utilizando Amazon SageMaker AI, facilitando un proceso de experimentación rápido y eficaz, logrando un modelo altamente efectivo para identificar elementos pequeños en imágenes de alta resolución. Amazon Rekognition se utiliza para el reconocimiento óptico de caracteres, y Amazon Bedrock mejora el proceso de inspección. Este enfoque suministra retroalimentación inmediata a los socios, reduciendo las tasas de re-inspección y mejorando la satisfacción del cliente.
Los resultados han sido sobresalientes: más del 90% de precisión en los puntos de detección de objetos, una reducción del 80% en las tasas de re-inspección, y una mejora en los tiempos de entrega. Tata Power y Oneture han conseguido transformar los procesos tradicionales en soluciones automatizadas, marcando un avance en la industria solar de India.
