El paper titulado «Herramientas de aprendizaje automático en apoyo del diagnóstico de transformadores» de Luiz Cheim, Ingeniero Principal de I+D de la unidad de negocios de Transformadores de ABB, fue reconocido como el “Best Paper” del Comité de Estudio de Transformadores, SC A2, en la Bienal de París 2018. La designación de este prestigioso galardón es el resultado de un proceso de selección revisado por pares de varios países pertenecientes a este comité de estudio sobre la base de la innovación técnica, la importancia y el impacto futuro en la industria.
Este trabajo describe a la aplicación de la tecnología de Inteligencia Artificial (IA) más avanzada para el diagnóstico de transformadores de potencia para probar cómo los algoritmos de Aprendizaje Automático (“Machine Learning”) pueden identificar problemas en transformadores. «La idea central es probar cuán inteligentes pueden ser los algoritmos de Aprendizaje Automático en la identificación de transformadores de potencia defectuosos simplemente mirando ‘datos brutos’ provenientes de información de la placa y datos operacionales, como DGA, calidad del aceite, datos del buje, entre otros. Los algoritmos ML fueron entregados por datos provenientes de 800 transformadores que también fueron analizados por expertos humanos (entrenamiento supervisado)», comentó Cheim desde su oficina en St. Louis, Missouri.
Cabe destacar que el documento compara 12 algoritmos ML diferentes y selecciona el que mostró la mejor precisión promedio durante el proceso de entrenamiento y prueba este algoritmo contra nuevos datos (200 transformadores adicionales nunca vistos por los algoritmos durante la fase de entrenamiento). El paper muestra que el mejor algoritmo tiene una precisión impresionante de cerca del 97% en la identificación de unidades buenas (verde), unidades no tan buenas (amarillo) y transformadores defectuosos (unidades rojas). Esto permitirá el uso de algoritmos más rápidos, más inteligentes y más precisos en varios productos ABB en el negocio de monitoreo de transformadores, y tendrá un papel aún más destacado en los algoritmos de transformadores ABB Ability™ Ellipse® APM (anteriormente Centro de Salud del Activo, “Asset Health Center” por sus siglas en inglés).
A lo largo de su carrera, la mayor parte del trabajo de Cheim se ha relacionado con la propuesta de nuevas tecnologías, como el robot de inspección de transformadores TxPlore™ de ABB, que se desarrolló en cooperación con el equipo de CRC Robotics en Estados Unidos. También propuso la tecnología de transformadores de potencia que se convirtió en la aplicación del Centro de Salud del Activo de ABB, desarrollada en cooperación con el paquete de Software Empresarial de Power Grids, que a su vez fue honrado con el Premio CEO Global Service Innovations de ABB, en noviembre de 2013. En total, los proyectos en que el ingeniero ha estado involucrado han otorgado a ABB más de 20 patentes hasta el momento.