Las aplicaciones de IA permiten que el potencial de las industrias crezcan a través de la eficiencia operativa y el mejor desarrollo de procesos
El potencial de las energías renovables dentro del ecosistema energético está cada día más fuera de debate. No obstante, en los últimos tiempos se ha puesto en la mesa de discusión la necesidad de que este tipo de energías del futuro sean más eficientes, tanto en término de desarrollo como de productividad o bien desde el punto de vista operativo.
En ese contexto, la inteligencia artificial (IA) emerge como una solución que le permite a las energías renovables aspirar hacia la optimización. Esto ya se está poniendo en práctica a través de diferentes herramientas, desde la utilización de modelos predictivos para determinar cuándo caerá la oferta y la demanda hasta la detección de patrones de comportamientos a través del análisis de grandes volúmenes de datos.
Antes que nada, analicemos el impactante incremento del mercado de las energías renovables.
Crecimiento notable
De acuerdo con informes de McKinsey y de la petrolera British Petroleum (BP), las energías renovables crecerán notablemente en los próximos años.
McKinsey proyecta que representarán más del 50 por ciento de la generación de energía mundial para 2035, mientras que el pronóstico de BP es un poco más conservador y señala que serán “solo” alrededor del 30 por ciento de la energía en 2040.
A la vez, la región de América Latina puede experimentar una verdadera transformación energética de la mano de las energías renovables, según la opinión de Alfonso Blanco, secretario ejecutivo de la Organización Latinoamericana de Energía (Olade).
Así lo afirmó en el seminario “Panorama sobre impactos de COVID-19 en mercados energéticos de América Latina y Brasil”, donde planteó que la pandemia es una oportunidad de abrir espacio para nuevos modelos. Con esto se refiere a negocios apoyados por las energías renovables impulsadas por un cambio en los patrones de consumo.
De acuerdo con Blanco, “nos estamos enfrentando a un cambio de época, ya que los aspectos asociados a redes inteligentes, la autoproducción de energía y la generación distribuida, son elementos que vamos a tener que tener presente y vamos tener que incorporar”.
Cambio de paradigma
Según un estudio llevado adelante por Microsoft y PwC, las nuevas tecnologías como la IA pueden plantear un cambio de reglas en el impacto de las industrias sobre el medio ambiente.
Sin embargo, crear un cambio global requiere más que una creencia y los datos deben estar respaldados por soluciones y nuevos acuerdos.
De esta manera, el estudio señala que el uso de IA para aplicaciones ambientales tiene potencial para impulsar el PBI mundial entre un 3,1 y un 4,4 por ciento y también reducir las emisiones globales de gases de efecto invernadero alrededor de 1,5 – 4,0 por ciento para 2030.
Ese mismo reporte destaca que la utilización de IA en energía tiene el mayor impacto en la reducción de hasta un 2,2 por ciento de las emisiones de GHG (gases de efecto invernadero, por sus siglas en inglés).
Soluciones específicas
Ahora bien, en este contexto, la pregunta concreta que debemos hacernos es ¿cómo puede la IA específicamente aportar soluciones para el desarrollo de la industria de las energías renovables?
Un artículo de Business Insider aporta algunos ejemplos interesantes.
Al respecto, señala que “la inteligencia artificial permite anticipar la bajada de la producción eléctrica con la demanda de consumo para estabilizar la cantidad de energía disponible en el sistema”.
Así, esta aplicación permite evitar cortes o escasez de suministro eléctrico en los momentos y lugares puntuales donde no es posible cubrir la demanda solo con energías renovables.
Además, la IA utiliza Big Data y el análisis de datos para predecir con hasta 36 horas de antelación en qué zonas geográficas bajará la producción de energías renovables y tendrán lugar esos picos de demanda adicional.
Los algoritmos de IA tienen en cuenta los patrones y tendencias climatológicas para predecir dónde se va a reducir la intensidad del viento o del sol, y por tanto, en qué zonas va a haber menor producción de energías renovables y aumentará la demanda eléctrica.
En línea con lo anterior, la consultora Deloitte presentó el año pasado sus “Cuadernos de energía”, que describen el potencial de la tecnología en general y la IA en particular para hacer más eficiente la industria.
Para el caso de IA, el estudio describe una serie de aspectos en los que las empresas del sector energético ya ha hecho avances:
- Monitoreo avanzado: Salas de control remotas que se apoyan en el IoT, la sensorización de las operaciones e IA. Sirven para mostrar conclusiones, comportamientos a los equipos que monitorean y operan las instalaciones comparando toda clase de variables operativas.
- Detección temprana de daños: Uso de IA para anunciar desastres climáticos que impidan acceder a ciertas áreas de la red de distribución de energía.
- Capacidades de supervisión y acompañamiento remoto: Muchas empresas apuestan por soluciones de realidad aumentada cuando es necesario ofrecer una una segunda opinión de expertos que no se encuentran en el terreno.
- Reducción operativa recurrente: Contar con IA para tratamiento de imágenes, lectura automática de información y reconocimiento de patrones correctos/incorrectos a través del procesamiento de imágenes. Esto permite validar automáticamente las reparaciones o intervenciones realizadas, y de esta manera reducir la necesidad de desplazar un equipo.
En definitiva, la IA es parte del presente y las empresas productoras de energías renovables ya lo están incorporando a sus operaciones. Es esperable, entonces, que estas tendencias se desarrollen aún más en los próximos años y que se incorporen nuevas soluciones en la que la IA sea protagonista absoluto del crecimiento del sector.
