Curso IA para Energías Renovables
Nivel académico:
Curso
Duración del programa:
40 horas. Del 15 de septiembre al 29 de octubre del 2026
Valor periodo académico:
$ 1.300.000
Metodología:
Presencial
Horario:
Martes y jueves de 6:30 p.m. a 9:30 p.m.
Título que otorga:
Se otorga el certificado con la asistencia al 80% del total de horas del programa académico.
¿Por qué tomar el curso?
Este curso responde a la acelerada transformación digital de la transición energética, donde la variabilidad de las fuentes renovables exige herramientas avanzadas de análisis de datos. Integrar la inteligencia artificial en la gestión de energías limpias permite optimizar la generación, anticipar fallas en la infraestructura y maximizar la eficiencia operativa. De este modo, los participantes adquieren capacidades transversales e innovadoras para liderar soluciones tecnológicas de alto impacto en el sector energético moderno.
Habilidades que vas a adquirir
- Analítica de datos energéticos: Procesa, limpia y analiza series temporales de datos operativos de plantas renovables utilizando herramientas avanzadas de inteligencia artificial.
- Modelado predictivo (Forecasting): Diseña e implementa algoritmos de Machine Learning para pronosticar el recurso y la generación fotovoltaica minimizando el margen de error.
- Mantenimiento predictivo e inspección digital: Aplica modelos de visión por computadora y análisis de anomalías para identificar fallas en paneles solares y componentes mecánicos mediante vibraciones.
- Toma de decisiones tecnológicas: Evalúa e integra soluciones de inteligencia artificial en proyectos de energías renovables para mejorar la eficiencia, confiabilidad y vida útil de los activos.
Dirigido a
- Ingenieros y profesionales del sector energético
- Analistas y científicos de datos
- Gestores de activos y jefes de planta
- Técnicos, consultores e investigadores
Metodología
Estudio del material específico sobre los temas y de la bibliografía complementaria.
Exposiciones del profesor con participación de los estudiantes.
Realización de actividades teórico-prácticas en clase mediante el uso de herramientas de software libre.
Profesores
Jesús Alfonso López Sotelo (Ph. D.)
Ingeniero Electricista (Universidad del Valle)
Magíster en Automática (Universidad del Valle)
Doctor en Ingeniería (Universidad del Valle)
Yuri Ulianov López (Ph. D.)
Ingeniero Electricista
Maestría en Energías Renovables
Doctorado en Energías Renovables y Eficiencia Energética
Plan de estudios
o Panorama actual de la transición energética: descarbonización, descentralización y electrificación.
o Tecnologías clave:
Energía solar fotovoltaica: Curvas de generación e irradiación.
Energía eólica: Curvas de potencia y variabilidad del viento.
Hidroeléctrica y geotermia como tecnologías de soporte.
o Técnicas de IA aplicadas a los sistemas energéticos.
o Procesamiento de series temporales.
o Herramientas de desarrollo.
o Importancia del forecasting.
o Modelos de IA para pronóstico.
o Ejercicio práctico de predicción de generación fotovoltaíca.
o Visión por Computadora con técnicas de inteligencia artificial
o Ejercicio práctico: Detección de fallas en paneles solares mediante visión por Computadora
o Detección de anomalías con modelos de inteligencia artificial
o Ejercicio práctico: Análisis de vibraciones
Nivel Académico
CursoDuración del programa
40 horas. Del 15 de septiembre al 29 de octubre del 2026Valor periodo académico
$ 1.300.000Modalidad
PresencialHorarios
Martes y jueves de 6:30 p.m. a 9:30 p.m.Título que otorga
Se otorga el certificado con la asistencia al 80% del total de horas del programa académico.*Se dará apertura a la actividad cuando se complete el cupo mínimo.
*El certificado se obtiene con el 80% de asistencia del total de horas del programa académico.
