Cuando oigo la palabra "inteligente", mi primera reacción son las definiciones tradicionales de "agudo", "inteligente" o "que muestra una inteligencia rápida", pero en el contexto "no humano", se define como "la capacidad de funcionar con una intervención humana mínima o independientemente de un control externo" o también "equipado con, que utiliza o contiene dispositivos electrónicos de control". Siguiendo las últimas definiciones no humanas, se oye hablar de cosas inteligentes por todas partes, de cómo la digitalización lo está cambiando todo, de la era de la interconectividad....
En el sector eléctrico, es la misma tendencia: "ciudades inteligentes", "contadores inteligentes", "redes inteligentes", "cargadores inteligentes"... y todo el mundo habla de que la digitalización y la interconectividad son la clave para ser "inteligente".
Mi problema con la palabra "listo", creo, viene de mi referencia mental al contexto humano, y su relación con la "inteligencia". En la literatura, dependiendo de los autores puedes encontrar entre 4 y 12 (quizás más) tipos de inteligencia (lógica, musical, intrapersonal...). Por lo tanto, referirse a algo como "inteligente" me resulta confuso, tal vez debido a mis limitaciones, ya que definir la inteligencia ya es bastante complejo y abarca un amplio abanico de temas.
Muchas cosas que hoy se denominan "inteligentes" según la definición anterior son simplemente sensores que envían señales y éstas se traducen en una acción. Hace algunos años, esto se llamaba simplemente "automatización". De hecho, "automático" sigue siendo sinónimo de "inteligente", pero está menos de moda.
La única diferencia entre la antigua automatización y, en la mayoría de los casos, la "inteligente" de hoy es que la potencia de cálculo actual permite recibir más señales que antes y traducirlas en más acciones en menos tiempo...
Cuando hablo de inteligente o listo, siempre pienso en cómo funciona el cerebro humano.
- Una parte del cerebro llamada tronco encefálico funciona en modo de automatización, regulando ciertas acciones involuntarias del cuerpo.
- Otra parte del cerebro, el cerebelo, trabaja en modo de autoconciencia, proporcionando, por ejemplo, control del movimiento y equilibrio a nuestro cuerpo.
- Y la última parte de nuestro cerebro, el encéfalo formado por los cuatro lóbulos, se encarga del razonamiento, la planificación y la comprensión, entre otras cosas. Esta última parte del cerebro es una de las diferencias entre la mayoría de los animales y la especie humana.
En el sector eléctrico, las empresas están invirtiendo masivamente en sensores y en automatización que les permita resolver los problemas a los que se enfrentan como forma de salvar la brecha de la digitalización. Muchas de estas soluciones entrarían en el lado de la automatización del cerebro. Otras soluciones que las empresas están incorporando emulan ciertos niveles de inteligencia mediante el uso de bigdata y técnicas de inteligencia artificial proporcionando una especie de autoconciencia del lado del cerebelo, e incluso alguna parte del cerebro.
Sin embargo, para adaptarse a un entorno en constante cambio de forma eficaz y resistente, el cerebro de la red necesita algo más.
En Plexigrid, creemos que para gestionar los problemas a los que se enfrentan los sistemas eléctricos, la red debe ser inteligente en el contexto humano; esto significa comportarse como el cerebro humano, no sólo en el contexto de la automatización, o en el de la autoconciencia.
La red inteligente tiene que recibir señales de los sensores y decidir: i) si tiene que reaccionar directamente, en modo de automatización, ii) si tiene que trabajar en modo de autoconocimiento, manteniendo el sistema estable, o iii) si tiene que interpretar, pensar y planificar lo que está ocurriendo.
Para realizar esta última parte, el "cerebro de la red" tiene que modelar todos los componentes y piezas de su propia red de forma holística y no de forma aislada como procesos disociados. El "cerebro" tiene que ser capaz de generar diferentes escenarios posibles para entender los resultados de las acciones potenciales y, a continuación, tomar la acción correcta en el momento adecuado.
This is a slightly different philosophy to the traditional way power systems have operated until now. The “automation philosophy” based on the principle of action <-> reaction is valid when the number of variables is reduced. In an era in which we deal with millions of signals and data, the “intelligent philosophy” based on decision making from complex models is the only way forward.
En Plexigrid, ésta es la forma en que concebimos la red como "inteligente". Aún así, es posible que tengamos que seguir utilizando el término "inteligente", o tal vez podríamos diferenciarnos llamándolas "redes neuronales", o tal vez, deberíamos llamarlas simplemente "plexigrids"
