Aprovechando el aprendizaje automático para analizar la investigación en energía renovable en América Latina y el Caribe
Autores: De La Hoz-M, Javier; Ariza-Echeverri, Edwan A.; Taborda, John A.; Vergara, Diego; Machado, Izabel F.
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2025
Acceso abierto
Artículo científico
2025
Aprovechando el aprendizaje automático para analizar la investigación en energía renovable en América Latina y el Caribe
Categoría
Gestión y administración
Subcategoría
Gestión de la tecnología y la inovación
Palabras clave
Energía renovable
América Latina y el Caribe
Tendencias de investigación
Redes de colaboración
Desarrollo sostenible
Aplicaciones de IA
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 1
Citaciones: Sin citaciones
La transición a la energía renovable es esencial para mitigar el cambio climático y promover el desarrollo sostenible, particularmente en América Latina y el Caribe (ALC). A pesar de su vasto potencial, la región enfrenta desafíos estructurales y económicos que obstaculizan una transición energética sostenible. Comprender la producción científica en este campo es clave para dar forma a políticas, inversiones y avances tecnológicos. El objetivo principal de este estudio es realizar un análisis a gran escala, basado en datos, de la investigación sobre energía renovable en ALC, mapeando su evolución temática, redes de colaboración y tendencias clave de investigación en las últimas tres décadas. Para lograr esto, se aplicaron modelado de temas basado en aprendizaje automático y análisis de redes para examinar las tendencias de investigación en energía renovable en ALC. Se analizó un conjunto de datos de 18,780 publicaciones (1994-2024) de Scopus y Web of Science utilizando Asignación de Dirichlet Latente (LDA) para descubrir estructuras temáticas. El análisis de redes evaluó los patrones de colaboración y la integración regional en la investigación. Los hallazgos indican un enfoque creciente en los avances en energía solar, eólica y bioenergía, junto con una atención cada vez mayor a las políticas de cambio climático, almacenamiento de energía y optimización de microredes. Las aplicaciones de inteligencia artificial (IA) en la gestión energética están surgiendo, reflejando tendencias globales. Sin embargo, persisten disparidades en la investigación, con Brasil, México y Chile liderando la producción mientras que naciones más pequeñas permanecen subrepresentadas. Las colaboraciones internacionales, especialmente con América del Norte y Europa, juegan un papel crucial en el desarrollo de la investigación. La investigación en energía renovable apoya los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) 7 (Energía Asequible y No Contaminante) y 13 (Acción por el Clima). A pesar de los avances, persisten desafíos en la traducción de la investigación en políticas y en abordar factores de gobernanza, financiamiento y socioambientales. La analítica impulsada por IA ofrece oportunidades para una mejor planificación energética. Fortalecer la colaboración regional, aumentar la inversión en investigación e integrar la IA en los marcos de políticas será crucial para avanzar en la transición energética en ALC. Este estudio proporciona información basada en evidencia para responsables de políticas, investigadores y líderes de la industria.
Descripción
La transición a la energía renovable es esencial para mitigar el cambio climático y promover el desarrollo sostenible, particularmente en América Latina y el Caribe (ALC). A pesar de su vasto potencial, la región enfrenta desafíos estructurales y económicos que obstaculizan una transición energética sostenible. Comprender la producción científica en este campo es clave para dar forma a políticas, inversiones y avances tecnológicos. El objetivo principal de este estudio es realizar un análisis a gran escala, basado en datos, de la investigación sobre energía renovable en ALC, mapeando su evolución temática, redes de colaboración y tendencias clave de investigación en las últimas tres décadas. Para lograr esto, se aplicaron modelado de temas basado en aprendizaje automático y análisis de redes para examinar las tendencias de investigación en energía renovable en ALC. Se analizó un conjunto de datos de 18,780 publicaciones (1994-2024) de Scopus y Web of Science utilizando Asignación de Dirichlet Latente (LDA) para descubrir estructuras temáticas. El análisis de redes evaluó los patrones de colaboración y la integración regional en la investigación. Los hallazgos indican un enfoque creciente en los avances en energía solar, eólica y bioenergía, junto con una atención cada vez mayor a las políticas de cambio climático, almacenamiento de energía y optimización de microredes. Las aplicaciones de inteligencia artificial (IA) en la gestión energética están surgiendo, reflejando tendencias globales. Sin embargo, persisten disparidades en la investigación, con Brasil, México y Chile liderando la producción mientras que naciones más pequeñas permanecen subrepresentadas. Las colaboraciones internacionales, especialmente con América del Norte y Europa, juegan un papel crucial en el desarrollo de la investigación. La investigación en energía renovable apoya los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) 7 (Energía Asequible y No Contaminante) y 13 (Acción por el Clima). A pesar de los avances, persisten desafíos en la traducción de la investigación en políticas y en abordar factores de gobernanza, financiamiento y socioambientales. La analítica impulsada por IA ofrece oportunidades para una mejor planificación energética. Fortalecer la colaboración regional, aumentar la inversión en investigación e integrar la IA en los marcos de políticas será crucial para avanzar en la transición energética en ALC. Este estudio proporciona información basada en evidencia para responsables de políticas, investigadores y líderes de la industria.