Un grupo de investigadores del Instituto ai2 trabaja en la búsqueda de nuevos sistemas de planificación sostenible (Green Scheduling), basados en IA, para ahorrar costes y energía en plantas de producción, distribución de mercancías e invernaderos hidropónicos.

El proyecto BMASS, financiado por la Agencia Estatal de Investigación del Ministerio de Ciencia e Innovación, trabaja en el desarrollo de técnicas metaheurísticas que resuelvan problemas de planificación o scheduling en industrias de manufactura con un alto consumo de energía, las cuales permitan obtener soluciones optimizadas y eficientes energéticamente en procesos industriales, por ejemplo, la organización de las tareas en las máquinas de una planta de producción.

Los investigadores trabajarán en el diseño de nuevos algoritmos híbridos que combinen distintas metaheurísticas con aprendizaje. Las soluciones derivadas de su investigación tienen como objetivo resolver problemas de recursos en empresas de logística, tales como la asignación de turnos de trabajo o la planificación de rutas de vehículos para tareas de distribución.

Además, dichas técnicas se aplicarán a problemas de scheduling en invernaderos hidropónicos, donde se requiere la aplicación de técnicas dinámicas capaces de planificar y asignar los recursos necesarios para optimizar el proceso de crecimiento de las plantas en entornos controlados por sensores.

Empresas interesadas

El grupo de trabajo del Instituto de Automática e Informática Industrial dispone de varios escenarios reales de estudio con estos problemas de scheduling cuyas empresas o entidades tienen interés en resolver o mejorar las soluciones existentes, firmas que ya han mostrado su interés en los desarrollos previos obtenidos por el grupo de investigación.

“Estos problemas presentan características nuevas con respecto a casos anteriores; además de precisar soluciones optimizadas y de calidad. En estos casos cobran un interés especial los aspectos relativos a la sostenibilidad, como el consumo energético o el aprovechamiento óptimo de los recursos, y su relación con otras funciones objetivo”, comenta Miguel Ángel Salido, investigador principal del proyecto.