La carrera por desplegar renovables ya no se juega sólo en torres y aerogeneradores. También se juega en datos, modelos y capacidad de simular el viento con precisión sin quemar recursos computacionales.
Un estudio reciente presenta un marco eficiente y reproducible para estimar la densidad de potencia eólica (WPD) en México con inteligencia artificial, usando una Red Neuronal Densa (DNN) entrenada exclusivamente con datos de reanálisis ERA5 y ERA5-Land.
El objetivo es claro: contar con un modelo sustituto que reproduzca el comportamiento estadístico de ERA5, pero que permita:
- mapear WPD a escala nacional,
- generar proyecciones de corto plazo,
- y hacerlo con costo computacional mínimo.
Cómo se construyó el modelo: datos, escala y realismo
Las variables meteorológicas utilizadas incluyen:
- componentes de viento a 10 m y 100 m,
- temperatura de superficie,
- presión,
- y elevación del terreno.
Todo se armonizó en una cuadrícula de 0.25° para el periodo 1971–2024, lo que da más de cinco décadas de información continua sobre el recurso eólico en México.
Para evitar el típico sesgo de “modelo entrenado y probado en el mismo periodo”, el estudio aplicó una división cronológica del conjunto de datos:
- 70% para entrenamiento,
- 20% para validación,
- 10% para prueba.
Con esto, la capacidad de pronóstico se evalúa en un contexto más cercano a la realidad operativa: el modelo se entrena en el pasado y se prueba en periodos que no “ha visto”.
Desempeño de la DNN: precisión alta con costo bajo
La arquitectura optimizada de la red neuronal se resolvió en una estructura 512–256–128 neuronas por capa oculta.
Los resultados:
- R² ≈ 0.91,
- RMSE ≈ 6.2 W/m²,
lo que implica una capacidad predictiva alta para un problema que depende de procesos atmosféricos complejos y multiescala.
El modelo logra:
- reproducir patrones espaciales de WPD a nivel nacional,
- capturar la variabilidad estacional,
- y representar con fidelidad las regiones de alto recurso, como Oaxaca y Baja California, que hoy concentran interés tanto de desarrolladores como de fondos de infraestructura.
Frente a arquitecturas neuronales más profundas, el modelo propuesto:
- reduce el tiempo de entrenamiento en más de 60%,
- disminuye el consumo de energía alrededor de 40%.
Esto lo alinea con principios de computación sostenible e incluso con la narrativa de Industria 5.0, que busca eficiencia no sólo en producto, sino en la forma en que se desarrolla la tecnología.
Por qué importa para energía, infraestructura y capital
Más allá del logro técnico, el aporte es directo para el negocio:
- Permite generar mapas de WPD a escala nacional sin depender de campañas costosas de medición en campo en fases tempranas.
- Ofrece un insumo robusto para screening de sitios antes de invertir en estudios detallados.
- Ayuda a operadores y reguladores a evaluar escenarios de integración de eólica en redes eléctricas y sistemas de transmisión.
En un país donde:
- la información meteorológica de alta calidad no siempre es accesible,
- las decisiones se toman con datos fragmentados,
- y la planeación de infraestructura renovable exige horizontes de décadas,
contar con un modelo ligero, reproducible y transparente cambia la conversación.
Para fondos de infraestructura y utilities, esto significa:
- menos incertidumbre en la fase de originación de proyectos,
- mejor capacidad para comparar portafolios de sitios en distintas regiones,
- y una base estandarizada para discutir riesgos con bancos y reguladores.
Aplicaciones: de parques eólicos a redes inteligentes
Los campos de densidad de potencia eólica generados por el modelo se entregan en formatos interoperables NetCDF, estándar en el mundo climático y energético.
Se pueden integrar directamente en:
- herramientas de planeación de parques eólicos,
- modelos de gestión de redes inteligentes,
- plataformas de estrategia renovable a largo plazo,
- análisis para integración de almacenamiento y diseño de mix energético.
En contextos con escasez de datos, el valor es aún mayor. Estados y municipios con pocos recursos para medición y modelación pueden apoyarse en este tipo de marcos para:
- priorizar corredores eólicos,
- coordinar inversiones en transmisión y subestaciones,
- evaluar impactos en redes locales y regionales.
Lectura estratégica: IA como infraestructura blanda del sistema energético
Este tipo de modelos marca un punto de inflexión: la IA deja de ser un accesorio analítico y se convierte en infraestructura blanda para el sistema energético.
Para el ecosistema inmobiliario asociado a energías renovables —parques eólicos, subestaciones, nodos logísticos, housing para personal especializado— esto implica:
- decisiones de ubicación mejor informadas,
- portafolios de proyectos con riesgo climático mejor cuantificado,
- y una conversación más técnica entre desarrolladores, offtakers y financiamiento.
La combinación de:
- reanálisis climático de largo plazo,
- modelos neuronales eficientes,
- y formatos abiertos e interoperables
es una señal clara de hacia dónde va la planeación energética: menos intuición, más datos y algoritmos que puedan replicarse y auditarse.
Para México, que tiene ventanas eólicas extraordinarias en regiones como el Istmo y el noroeste, la pregunta ya no es sólo cuánto viento hay, sino qué tan bien lo podemos modelar para convertirlo en activos bancables.
