El viento en palabras: LLM en energía eólica como traductores de datos
Cuando pensamos en energía eólica, visualizamos grandes aerogeneradores girando con el viento sobre amplios campos abiertos o en el mar. Sin embargo, lo que no siempre se nota es que cada aerogenerador genera una gran cantidad de datos cada segundo: velocidad del viento, temperatura, vibraciones, producción de electricidad, alertas de problemas técnicos, entre otros. Esta gran cantidad de datos necesita una interpretación rápida y exacta, pero analizarlos puede ser un reto considerable. Aquí es donde la inteligencia artificial entra en acción, especialmente a través de los modelos de lenguaje grande (LLM, por sus siglas en inglés), una herramienta que está cambiando la forma de trabajar con texto y datos técnicos.
¿Cómo utilizan estos modelos los datos?
A diferencia de otras inteligencias artificiales que interpretan números o imágenes, los LLM están creados para interactuar con palabras, es decir, con el lenguaje tal como lo usamos nosotros. En el ámbito energético, esto implica que tienen la capacidad de examinar informes de mantenimiento, documentos operativos, publicaciones científicas o información técnica redactada en lenguaje natural o símbolos, asistiendo a los especialistas en la interpretación, síntesis y toma de decisiones más acertadas.
¿Cómo pueden ayudar los LLM en la energía eólica?
Aquí te explicamos cuatro formas en las que los modelos de lenguaje están cambiando el análisis de datos en la energía eólica:
- Pronóstico híbrido de la energía generada.
Uno de los retos más importantes en la gestión de un parque eólico es anticipar cuánta energía se va a producir en los próximos minutos u horas. Aunque existen modelos numéricos que se apoyan de información meteorológica, estos no siempre toman en cuenta toda la información disponible. Investigaciones, como la de Zhu et al. (2025), han desarrollado modelos de lenguaje cruzado (CMLLM, Cross-Modal LLM) que combinan datos numéricos de sensores con texto técnico generado por operadores. Esto permite hacer predicciones más precisas y adaptables sobre la energía eólica. Este enfoque no solo mejora la gestión de la energía en tiempo real, sino que también ayuda a reducir pérdidas por ineficiencia [1].
- Mantenimiento predictivo más inteligente.
Los informes de mantenimiento están repletos de palabras escritas por expertos, detallando comportamientos inusuales, ajustes efectuados o sugerencias, tales como “sonido inusual en el eje” o “aumento de temperatura en la caja de engranajes”. A través de los modelos de lenguaje, estos textos pueden ser examinados de manera automática para detectar patrones repetitivos que puedan revelar fallas latentes. Por ejemplo, en el MIT (Massachusetts Institute of Technology) desarrollaron SigLLM, un sistema que transforma datos de sensores (como vibraciones y temperatura) en texto para que un LLM los procese [2]. Aunque no superó los modelos de aprendizaje profundo, fue capaz de detectar anomalías sin necesidad de entrenamiento adicional, lo que demuestra el potencial de los LLM como una herramienta flexible y rápida para la programación de mantenimientos predictivos.
- Comprensión automática de normativas y permisos.
Instalar un parque eólico implica enfrentarse con leyes, reglamentos y normas locales, que a menudo están escritas en un lenguaje complicado y tienen muchas excepciones. El Laboratorio Nacional de Energías Renovables (NREL, por sus siglas en inglés) desarrolló un modelo de lenguaje para analizar leyes locales y extraer automáticamente cláusulas importantes sobre restricciones de altura, distancias mínimas y requisitos ambientales [3]. Esto facilita la planeación del sitio y reduce los errores legales, acelerando el desarrollo de proyectos renovables.
- Asistentes de análisis técnico y científico.
La cantidad de artículos técnicos y científicos sobre energía eólica crece cada año. Leerlos todos es una tarea enorme. Por eso, modelos especializados como RE-LLaMA, desarrollado por Gabber et al. (2024), fueron entrenados exclusivamente con literatura de energías renovables e hidrógeno verde [4]. Esto les permite ayudar a los investigadores a resumir información, comparar técnicas de predicción o redactar informes técnicos con lenguaje preciso y coherente, todo en cuestión de segundos.
Retos y consideraciones para tener en cuenta.
A pesar de su enorme potencial, la implementación de los LMM en el ámbito energético trae consigo desafíos significativos. Por ejemplo:
- Riesgos éticos: los datos operativos y de infraestructura energética deben protegerse para evitar accesos no autorizados. Son altamente sensibles. Algunas aplicaciones, emplean bases de datos internas para consultas seguras sin exponer información confidencial directamente [5].
- Cumplimiento normativo y validación rigurosa: es importante validar rigurosamente cualquier herramienta utilizada en redes eléctricas reales para apoyar decisiones operativas. Esto incluye pruebas frente a simuladores y cumplimiento con normas regulatorias [6].
- Limitaciones en precisión frente a sistemas especializados: modelos genéricos pueden no capturar la terminología específica de un fabricante, esfuerzos como RE-LLaMA demuestran que el fine-tuning con documentos del sitio mejora sustancialmente la precisión y relevancia técnica.
En resumen, la energía eólica ya no es solo cuestión de transformar el viento en electricidad, sino también de comprender y usar una gran cantidad de datos. Los LLM están cambiando la forma en que analizamos y gestionamos esa información, permitiéndonos interpretar reportes técnicos, anticipar fallas o incluso comprender marcos legales con mayor rapidez e inteligencia. Hoy en día, estas tecnologías ya no son solo para grandes empresas. Así, estudiantes, investigadores y nuevos profesionales pueden usar herramientas de inteligencia artificial para construir un futuro energético más limpio, inteligente y accesible para todos.
En definitiva, los LLM en energía eólica representan una herramienta clave para convertir datos en decisiones inteligentes en el sector.
Referencias.
[1] Zhu, G., Jia, W., Xing, Z., Xiang, L., Hu, A., & Hao, R. (2025). CMLLM: A novel cross-modal large language model for wind power forecasting. Energy Conversion and Management, 330, 119673. https://doi.org/10.1016/j.enconman.2025.119673
[2] Alnegheimish, S., Nguyen, L., Berti-Equille, L., & Veeramachaneni, K. (2024). Large language models can be zero-shot anomaly detectors for time series? arXiv (Cornell University). https://doi.org/10.48550/arxiv.2405.14755
[3] Buster, G., Pinchuk, P., Barrons, J., McKeever, R., Levine, A., & Lopez, A. (2024). Supporting Energy Policy Research with Large Language Models: A Case Study in Wind Energy Siting Ordinances. Energy and AI, 18, 100431. https://doi.org/10.1016/j.egyai.2024.100431
[4] Gabber, H. A., & Hemied, O. S. (2024). Domain-Specific Large Language Model for Renewable Energy and Hydrogen Deployment Strategies. Energies, 17(23), 6063. https://doi.org/10.3390/en17236063
[5] ChatGridTM: a new generative AI tool for power grid visualization. (2024, February 22). Retrieved from https://www.pnnl.gov/news-media/chatgridtm-new-generative-ai-tool-power-grid-visualization
[6] U.S. Department of Energy, Benes, K. J., Porterfield, J. E., Yang, C., Lawrence Livermore National Laboratory, Brownell, E., . . . Freyermuth, V. (2024). AI for Energy: Opportunities for a Modern Grid and Clean Energy Economy. Retrieved from https://www.energy.gov/sites/default/files/2024-04/AI%20EO%20Report%20Section%205.2g%28i%29_043024.pdf
Mtra. Linda Canché Cab
Es Ingeniera en Mecatrónica egresada de la Universidad Autónoma de Yucatán y Maestra en Ingeniera en Energía del Instituto de Energías Renovables de la UNAM; además es candidata a Doctora en Ingeniería por la Universidad Autónoma de Yucatán.
Tiene 10 años de experiencia y ha trabajado en automatización de procesos en la industria cartonera y como supervisora en la CFE, realizando una estancia de investigación sobre energía eólica y fenómenos meteorológicos en la Universidad de Reading en el Reino Unido.
Actualmente, desarrolla su investigación de doctorado en Ingeniería Renovable y es Docente del Instituto Tecnológico del Petróleo y Energía (ITPE).