{"id":1014859,"date":"2026-07-10T12:01:35","date_gmt":"2026-07-10T15:01:35","guid":{"rendered":"https:\/\/www.psr-inc.com\/noticia\/la-tercera-edicion-del-analytics-report-acompana-la-evolucion-de-la-inteligencia-artificial-aplicada-a-los-sistemas-de-energia-de-las-redes-neuronales-a-los-agentes-autonomos-y-la-computacio\/"},"modified":"2026-07-10T12:14:06","modified_gmt":"2026-07-10T15:14:06","slug":"la-tercera-edicion-del-analytics-report-acompana-la-evolucion-de-la-inteligencia-artificial-aplicada-a-los-sistemas-de-energia-de-las-redes-neuronales-a-los-agentes-autonomos-y-la-computacio","status":"publish","type":"noticia","link":"https:\/\/www.psr-inc.com\/es\/noticia-es\/la-tercera-edicion-del-analytics-report-acompana-la-evolucion-de-la-inteligencia-artificial-aplicada-a-los-sistemas-de-energia-de-las-redes-neuronales-a-los-agentes-autonomos-y-la-computacio\/","title":{"rendered":"La tercera edici\u00f3n del Analytics Report acompa\u00f1a la evoluci\u00f3n de la inteligencia artificial aplicada a los sistemas de energ\u00eda \u2014 de las redes neuronales a los agentes aut\u00f3nomos y la computaci\u00f3n en GPU"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"1014859\" class=\"elementor elementor-1014859 elementor-1014854\" data-elementor-post-type=\"noticia\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3cc4969f e-flex e-con-boxed e-con e-parent\" data-id=\"3cc4969f\" data-element_type=\"container\" data-e-type=\"container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-652faf93 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"652faf93\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>PSR ha lanzado la tercera edici\u00f3n del <em>Analytics Report<\/em>, una publicaci\u00f3n trimestral y gratuita dedicada a modelos, metodolog\u00edas y aplicaciones anal\u00edticas para el sector de la energ\u00eda. La nueva edici\u00f3n est\u00e1 dedicada a la inteligencia artificial, que se ha ido convirtiendo en una capacidad central en el sector \u2014 no solo como una herramienta de automatizaci\u00f3n, sino como una nueva capa para el modelado, el razonamiento, el desarrollo de software y la computaci\u00f3n a gran escala. Para organizar este debate, los art\u00edculos siguen, de forma aproximada, la propia l\u00ednea de tiempo de los avances de la IA.<\/p>\n<p>El primer tema son las redes neuronales profundas (Deep Neural Networks, DNN). La edici\u00f3n ilustra esta etapa con la generaci\u00f3n de escenarios integrados de afluencias, generaci\u00f3n renovable y temperatura \u2014 variable que afecta a la carga, el rendimiento de los equipos y los m\u00faltiples usos del agua, como el riego. A trav\u00e9s de la herramienta PSRCast, estos escenarios son producidos por redes neuronales profundas entrenadas a partir de Modelos de Circulaci\u00f3n Global (GCM), lo que permite incorporar el impacto del cambio clim\u00e1tico en sus distribuciones de probabilidad. Luego, estos alimentan las herramientas anal\u00edticas de PSR, como el SDDP, mediante un modelado combinado autorregresivo (AR) y de cadenas de Markov, capaz de capturar sus complejas relaciones temporales y espaciais no lineales.<\/p>\n<p>El segundo tema es el aprendizaje por refuerzo profundo (Deep Reinforcement Learning, DRL). La edici\u00f3n muestra que existe una fuerte relaci\u00f3n metodol\u00f3gica entre el DRL y el algoritmo SDDP \u2014 una relaci\u00f3n que se aprovech\u00f3 en el desarrollo de SDDeeP, una nueva herramienta de planificaci\u00f3n de la operaci\u00f3n que combina lo \u00abmejor de ambos mundos\u00bb.<\/p>\n<p>El tercer tema es el surgimiento de los modelos generativos, o grandes modelos de lenguaje (Large Language Models, LLM), popularizados por ChatGPT. La edici\u00f3n muestra c\u00f3mo se est\u00e1n utilizando los LLM para desarrollar un conjunto de herramientas de soporte al usuario asistido por IA y extensiones de la experiencia de la Plataforma SDDP, combinando chatbots, sistemas de generaci\u00f3n aumentada por recuperaci\u00f3n (RAG), agentes basados en Model Context Protocol (MCP) y flujos de trabajo apoyados por el razonamiento \u2014 asistiendo a los usuarios desde la consulta de documentaci\u00f3n y la operaci\u00f3n de casos hasta la ejecuci\u00f3n de simulaciones y el an\u00e1lisis de resultados.<\/p>\n<p>El cuarto tema son los llamados modelos de razonamiento (reasoning models), como Claude y Gemini, que resultan, de forma simplificada, de la combinaci\u00f3n de los dos hitos anteriores: DRL y LLM. La edici\u00f3n muestra c\u00f3mo se utilizan estos modelos para acelerar tanto el desarrollo de nuevas herramientas anal\u00edticas (la \u00abmatem\u00e1tica\u00bb) como su implementaci\u00f3n (o \u00abc\u00f3digo\u00bb), abordando conceptos como context engineering, prompt engineering y MCP, adem\u00e1s de los desaf\u00edos y oportunidades de incorporar agentes aut\u00f3nomos a actividades complejas de ingenier\u00eda.<\/p>\n<p>El quinto tema \u2014 y el m\u00e1s reciente \u2014 es la llamada IA ag\u00e9ntica (agentic AI), en la que varios modelos aut\u00f3nomos (\u00abagentes\u00bb) utilizan \u00abhabilidades\u00bb (skills) para resolver una amplia gama de problemas. La edici\u00f3n ilustra esta etapa con un estudio de caso en el que agentes de IA \u00abdescobren\u00bb por s\u00ed mismos c\u00f3mo optimizar la operaci\u00f3n estoc\u00e1stica de un sistema hidrot\u00e9rmico, sin ning\u00fan conocimiento previo sobre m\u00e9todos de optimizaci\u00f3n estoc\u00e1stica, interactuando con los modelos energ\u00e9ticos a trav\u00e9s de capacidades especializadas y protocolos como el MCP.<\/p>\n<p>El \u00faltimo tema de la edici\u00f3n es el uso de arquitecturas basadas en GPU para resolver, a gran escala, problemas de optimizaci\u00f3n que hoy en d\u00eda son procesados por CPU. PSR y NVIDIA mantienen una alianza en la que las herramientas de optimizaci\u00f3n de PSR se ejecutan sobre los recursos computacionales de NVIDIA, con el apoyo de su equipo t\u00e9cnico; los primeros art\u00edculos conjuntos PSR\u2013NVIDIA sobre los resultados se publicar\u00e1n pr\u00f3ximamente.<\/p>\n<p>Por \u00faltimo, la edici\u00f3n incluye una Special Issue dedicada al PSR User Meeting 2026, celebrado en Foz do Igua\u00e7u. El encuentro reuni\u00f3 a participantes de cuatro continentes en torno de dos temas centrales: la inteligencia artificial aplicada a la energ\u00eda y la creciente complejidad de los sistemas el\u00e9ctricos. La cobertura re\u00fane los principales debates y puntos destacados del evento, incluyendo la evoluci\u00f3n de la Plataforma SDDP, la planificaci\u00f3n de la expansi\u00f3n, la transmisi\u00f3n, el almacenamiento de energ\u00eda, la flexibilidad operativa, los centros de datos y el dise\u00f1o del mercado, adem\u00e1s de casos presentados por clientes de diferentes regiones del mundo y una visita t\u00e9cnica a la planta de Itaip\u00fa.<\/p>\n<p>El <em>Analytics Report<\/em> es una publicaci\u00f3n trimestral y gratuita de PSR y ya est\u00e1 disponible para su lectura completa&nbsp;<a href=\"https:\/\/psr-energy.com\/analytics-report\/issue_3.html\" target=\"_blank\"><b>aqu\u00ed<\/b><\/a>.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>PSR ha lanzado la tercera edici\u00f3n del Analytics Report, una publicaci\u00f3n trimestral y gratuita dedicada a modelos, metodolog\u00edas y aplicaciones anal\u00edticas para el sector de la energ\u00eda. 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