Académicos y estudiantes del CICESE y de la Universidad de Camagüey en Cuba, ganaron el 1o y 2do lugar en la competencia “WCCI/GECCO 2020 Evolutionary Computation in Uncertain Environments: A SmartGrid Application", organizada en el marco de dos congresos de renombre internacional en computación evolutiva.

“El objetivo de la competencia fue desarrollar  algoritmos evolutivos que resuelvan problemas, a través de la toma de decisiones en las siguientes 24 horas, en este caso de dos cuestiones específicas: cómo manejar energía en una microred eléctrica inteligente, y en la compra y venta de energía a mercados locales”

Lo anterior lo comentó el Dr. Ansel Rodríguez González, investigador por cátedra CONACYT de la Unidad de Transferencia Tecnológica Tepic (UT³) del CICESE y líder del equipo ganador del primer lugar. 

El problema a resolver maneja variables que generan incertidumbre, el clima es una de ellas -indica Rodríguez- . Cuando se tiene un sistema inteligente que controla ciertos aparatos, equipos o dispositivos, toma decisiones por sí mismo. Por ejemplo, si sube la temperatura se enciende el aire acondicionado de manera automática y consume más energía; si el cielo está nublado los paneles solares no captarán la cantidad de energía esperada, algo similar a lo que ocurre con los generadores eólicos cuando no hay corrientes de viento.   

Para resolver estos problemas con incertidumbre se crean algoritmos evolutivos. Durante la competencia, los organizadores proveen un framework de simulación con un escenario, los equipos insertan su algoritmo y éste creará una planeación de toma de decisiones para las próximas 24 horas. 

El equipo ganador es quien logre la mejor planeación que conlleve a la solución de menor costo. 

"Todos los equipos tuvimos en nuestras manos el framework y con él probamos los algoritmos para los dos problemas: 1) Manejo de recursos energéticos y compra, y 2) Venta de energía a mercados locales. Sin embargo, no se tenía información precisa sobre los escenarios específicos de prueba para ambos problemas. En decir, se tenía información básica sobre la configuración de un escenario, por ejemplo número de generadores de diesel, generadores a partir de energía renovables, número de autos eléctricos, entres otros, así como sus capacidades mínimas y máximas, pero no se sabía cuáles serían los posibles futuros, por ejemplo cómo se comportaría en la próximas 24 horas el clima, o el uso de los autos eléctricos o los precios de la energía”, indicó Ansel Rodríguez. 

Los equipos ganadores 

“Juntos, profesores, investigadores y estudiantes del CICESE  y de la Universidad de Camagüey en Cuba, luego de más de dos años de trabajos colaborativos, lo logramos. En 2019 participamos en esta misma competencia y obtuvimos el 4to lugar; suena bonito pero éramos cinco equipos (ríe). Entonces decidimos seguir trabajando en el algoritmo y en cómo mejorarlo”

El equipo que participó en 2019 estaba conformado por dos académicos, el propio Ansel, Julio Madera Quintana, de la Universidad de Camagüey, y Yoan Martínez López, estudiante de doctorado de esta universidad en conjunto con la Universidad Central de las Villas, Cuba. También colaboraron tres estudiantes de licenciatura.

“Yoan Martínez López hizo una estancia, a finales de 2019, en el CICESE-UT³. Durante este tiempo avanzamos en mejorar el algoritmo y en un artículo. En enero de 2020 colaboré impartiendo la asignatura de Inteligencia Computacional para la Optimización (ICO), a estudiantes de la maestría en Ciencias de la Computación en el CICESE, en Ensenada, y hubo dos estudiantes, Bryan Rodrigo Quiroz Palominos y Carlos A. Oliva Moreno, que estuvieron interesados en unirse al equipo”, comentó Rodríguez. 

El trabajo de los estudiantes de maestría fue explorar variantes de algoritmos basados en estimación de distribuciones. La idea era probar dichas variantes y tratar de resolver situaciones que se presentaron en la competencia de 2019. 

“Llegó el momento de enviar algoritmos a la competencia, ¿cuál enviaríamos? Cada equipo podría enviar solo uno, entonces dijimos, si hay un equipo en Cuba que está más enfocado en un tema y nosotros en México en otro, pues hicimos dos grupos y sometimos los dos algoritmos más promisorios. 

“Una variante que teníamos como grupo era mejorar al algoritmo del año pasado en varios aspectos (CUMANCauchy++). La otra opción era hacer un híbrido entre el algoritmo del año pasado y uno de los algoritmos tradicionales, que es de evolución diferencial, que tuviera dos fases: una de evolución diferencial y una de evolución partir de CUMANCauchy (Differential Evolutionary and Estimation of Distribution Algoritihm)”, explica. 

A pesar de haberse dividido en dos equipos, la comunicación y el trabajo conjunto continuó, ya que tanto el estudiante de doctorado como los dos académicos pertenecían a los dos equipos.  

De un total de 12 algoritmos, los propuestos por los equipos liderados por Ansel Rodríguez y Yoan Martínez, se llevaron el 1o y 2do lugar respectivamente. 

Los equipos participantes en la “WCCI/GECCO 2020 Evolutionary Computation in Uncertain Environments: A SmartGrid Application", que a su vez se organizó en el marco de los congresos World Congress on Computational Intelligence (WCCI) y el Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO), pertenecen a instituciones y centros de investigación de México, Cuba, Colombia, Ecuador, Argentina, Estados Unidos, Corea del Sur, China, India y España. 

“Ganar los dos primeros lugares nos hizo sentir muy bien, porque los algoritmos basados en estimación de distribución, son algoritmos que a nivel teórico funcionan muy bien, pero no se han utilizado tanto en la práctica, y nosotros queríamos probarlos en una aplicación real”. 

El Dr. Ansel Rodríguez se muestra satisfecho con los resultados de la competencia. Indica que el siguiente paso es seguir trabajando en perfeccionar los algoritmos con los que participaron, así como probarlos en otros escenarios. Agregó que la colaboración con la Universidad de Camagüey en Cuba, continuará. 

“El resultado de la competencia te dice que lo que estamos haciendo es de primer nivel. Participar en este tipo de competencias tan relevantes visibiliza al CICESE, por un lado ante los estudiantes como una alternativa para que realicen su posgrado y por otro lado, ante la comunidad académica nos pone en una posición en la que ya pasamos de un nivel teórico a uno práctico. El hecho de haber ganado la competencia nos coloca en la posición de llegar con algo a la sociedad o a la realización de un proyecto o negociación, y decir: esto ya nos funciona, ya lo hemos probado y con esto podemos resolver tal o cual problema”, finalizó.

Palabras clave: UT3, algoritmos, competencia