La inversión y potencia de los aerogeneradores offshore están creciendo, pero su mantenimiento en alta mar plantea desafíos considerables. En respuesta, un consorcio vasco lidera el proyecto RUL-ET, que utiliza la Inteligencia Artificial (IA) para mejorar la estimación de vida útil de las turbinas eólicas flotantes. Este enfoque se enfoca en los fondeos y umbilicales para incrementar la fiabilidad y reducir costos operativos. El consorcio incluye Tecnalia, BCAM, Vicinay Marine Innovación, el Cluster de Energías, y las universidades de Mondragón y la UPV/EHU, con financiación del Gobierno Vasco a través del Programa ELKARTEK 2024.
RUL-ET se basa en herramientas de IA para modelar la degradación de los componentes, utilizando datos históricos y series temporales de hasta 20 años para prever la vida útil restante, reducir incertidumbres, y planificar el mantenimiento predictivo. Este proyecto también desarrollará una librería para el diagnóstico estructural, incluyendo modelos avanzados de predicción y soporte para la toma de decisiones operativas, todo validado en condiciones reales.
La aplicación de IA en aerogeneradores offshore no es única; en el Reino Unido, proyectos similares han empleado robots autónomos con IA para el mantenimiento, gracias a su capacidad de adaptación a condiciones marinas y la creación de mapas 3D detallados. Además, la IA avanza en otros ámbitos energéticos, como la optimización de paneles solares a través del aprendizaje automático y la automatización de su instalación. La IA, en diversas formas, está emergiendo como una herramienta crucial en el avance y mantenimiento de la energía renovable, incluida la eólica offshore.