Un alumno de la EUPT usa la inteligencia artificial para predecir el tiempo

La inteligencia artificial cada vez tiene más aplicaciones y los ingenieros que se forman en la Escuela Universitaria Politécnica de Teruel (EUPT) se preparan para los nuevos retos que ofrece esta tecnología. Es el caso del estudiante de Ingeniería Informática Javier Lasala, que dedicó su trabajo fin de grado (TFG) al desarrollo de redes neuronales capaces de realizar la predicción de la temperatura de un territorio.

El proyecto, que fue dirigido por la profesora Piedad Garrido, utilizó los datos históricos de la Agencia Estatal de Meteorología desde 1968 hasta marzo de 2021. Lasala trabajó con más de 210.000 datos.

Su investigación se centraba en Zaragoza porque en el momento de su realización estaba trabajando en una empresa ubicada allí y el estudio estaba vinculado a esta zona. Pero para ser más precisos en la estimación de la temperatura se utilizaron datos de su entorno porque también influyen zonas como Logroño, Huesca y Valencia.

La información recopilada se refería a diferentes parámetros diferentes: temperatura media (que era lo que se quería predecir), altitud, precipitación, temperatura máxima y mínima y la hora en la que se registran, dirección del viento, velocidad media del viento, racha de viento, hora de la misma, la luz del sol, la presión máxima y mínima y las horas a las que se registran.

El joven ingeniero desarrolló 19 modelos de redes neuronales diferentes para seleccionar el que fuera más preciso. Los datos obtenidos se dividieron en dos grupos. El 75 % se utilizó para entrenar las redes neuronales y el otro 25 % para validarlas.

“Para crear la red neuronal, primero hay que entrenarla y verificar que está bien entrenada y luego ya predecir. Con todas las configuraciones de los 19 modelos de redes, a través de una gráfica podía comprobar qué dato me ofrecía la mejor predicción y qué modelo estaba mejor entrenado”, detalló Javier Lasala.

Se realizaron diferentes agrupaciones: de dos días para predecir el tercero; de cuatro para saber qué iba a pasar al quinto, etc y el que más fiabilidad presentaba era el de siete días para saber el octavo.

El egresado de la Escuela Politécnica de Teruel explicó que la propuesta de este tema surgió porque la empresa de Zaragoza en la que estaba realizando sus prácticas se dedica a la predicción meteorológica con boyas en el mar instaladas desde Canarias a Inglaterra para dar servicio a los barcos y aviones que pasan por estas zonas y por ello demandaba este tipo de estudio.

Lasala aseguró que la inteligencia artificial era un tema que le interesaba pero en el que no había profundizado mucho durante la carrera y que este proyecto le ayudó precisamente a conocerla mejor y que también le motivaba mucho que fuera un estudio con aplicación real. “La inteligencia artificial está en auge. Es una realidad y cada vez está más implementada en el día a día”, comentó el joven ingeniero.

Javier Lasala señaló que necesitó indagar por su cuenta para el desarrollo del proyecto y que fue fundamental el apoyo que recibió tanto de su directora del TFG de la Escuela Politécnica como de su tutor en la empresa y que también aplicó de forma práctica los conocimientos y tecnologías sobre las que había aprendido en la Universidad.

Entre las dificultades que el estudiante encontró durante el proceso de investigación, el titulado de la EUPT destacó la complejidad en el tratamiento de datos, ya que era necesario ver qué había que hacer con los datos para estimar qué tipo de red era mejor aplicar y cómo llevar a cabo el proceso de entrenamiento y validación.

Javier Lasala aseguró que la realización de este estudio le abrió “al mundo empresarial” ya que nada más terminar -dos días antes de presentar su TFG- la empresa en la que había hecho las prácticas le contrató y hace un mes y medio recibió una oferta mejor y está en otra compañía trabajando ahora con telecomunicaciones críticas (para servicios como la Policía o los Bomberos).

Aseguró que la formación en la EUPT está muy bien y que hay que continuar actualizándose durante la carrera profesional para adaptarse al mercado laboral.