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Imagina que te despiertas en el año 2100 y el mundo ha cambiado por completo. Ya ningún país utiliza combustibles fósiles en sus ciudades, transportes e industrias. Estos han sido sustituidos por energías renovables que se han consolidado de manera definitiva. Gracias a ello, las temperaturas han dejado de subir y se están comenzando a estabilizar. Por otro lado, el hielo vuelve a ocupar los polos y los osos polares campan a sus anchas más felices que nunca.
Los mares y océanos ya no están inundados de plástico y vuelven a tener su color. El tráfico y el montón de carreteras colapsadas han sido sustituidos por parques y espacios verdes. El mundo es limpio y la contaminación y el cambio climático son solo un mal recuerdo.
Claramente, esto solo puede tratarse de un sueño ya que, a día de hoy, por muchos debates, discusiones o charlas que haya, de nada sirve si no comenzamos a actuar. Ya no se puede mirar hacia otro lado cuando es cuestión de factores vitales para el planeta. Pensamos que salvar el mundo es una utopía, pero la realidad es que se pueden hacer muchas cosas para evitarlo.
La sociedad y las empresas energéticas deben ser más proactivas en adoptar iniciativas más eficaces. Es necesario apostar por modelos energéticos limpios y modelos de producción más sostenibles y para ello, la Inteligencia Artificial se vuelve clave en todo el proceso.
Además de la previsión de la demanda para ajustar las ofertas, es fundamental definir una estrategia basada en la recopilación masiva de datos y el despliegue de soluciones de inteligencia artificial. Se ha llegado a un punto en el que es inviable dominar la complejidad del ecosistema energético sin recurrir al Data Analytics.
Una industria en plena transición
Gracias a la evolución de las energías renovables, el crecimiento de competencia y el calentamiento global, el sector energético se encuentra inmerso en una profunda transformación. Lograr la descarbonización supone un gran desafío: pasar de la electricidad generada por combustibles fósiles (carbón, petróleo, gas, etc.), presas hidráulicas y plantas de energía nuclear a una electricidad producida principalmente por energías renovables (es decir, solar, eólica, biomasa).
El movimiento hacia la nueva generación de energía sostenible supone dos impactos principales: la concentración de más energía de generadores intermitentes y una mayor descentralización.
Si la red eléctrica se vuelve más dinámica, los hogares generarán energía que podrán vender a la red. Esto también provocará retos, como, por ejemplo, que todos carguen sus vehículos eléctricos al mismo tiempo, lo que aumentará significativamente la demanda de electricidad. Gestionar esto de manera eficiente y evitar apagones será un gran desafío, lo que nos plantea algunas preguntas:
¿Cómo podremos administrar la diversidad energética producida de forma descentralizada?
¿Cómo podremos integrar energías intermitentes como la solar y la eólica en un suministro de combustibles fósiles, cuyo uso también se busca reducir?
¿Cómo podremos manejar un sistema energético mucho más dinámico?
El nuevo modelo energético: desde la disposición de paneles solares hasta la optimización de procesos.
Ante esta complejidad, los players del mundo energético ya han comenzado a poner en marcha numerosos proyectos basados en IA:
Determinar las ubicaciones más adecuadas para la instalación de paneles solares y de turbinas eólicas más eficientes.
Mejorar el funcionamiento de las instalaciones existentes y detectar anomalías prediciendo fallos en la producción o en la red y mejorando la seguridad de los empleados.
Cuantificar y reducir sus emisiones de gases de efecto invernadero y otros impactos ambientales y sociales.
Estimar mejor la producción de los diferentes tipos de energías y anticipar los diversos consumos de los clientes.
Aunque las empresas están desarrollando una gran cantidad de proyectos eólicos y solares, es necesario primero analizar y visualizar el comportamiento de todas estas instalaciones para poder comparar y optimizar el rendimiento de la producción. Para triunfar en este desafío, es necesario recopilar datos en tiempo real, hacerlos fácilmente accesibles e implementar estos procesos a gran escala, apoyándose en capacidades informáticas como el cloud.
Para que la transición energética se haga real, necesitamos recurrir a la IA a lo largo de toda la cadena de valor de la energía, desde la producción hasta el consumo. Esto solo será posible si todas las partes interesadas utilizan los sistemas de IA. Por ello, la inteligencia artificial no debe quedar reservada exclusivamente para los usuarios técnicos y expertos, sino que tiene que ser empleada por todos los integrantes del sector energético. La causa debe ser global e íntegra para así poder responder mejor a los desafíos y problemas de la industria.
Ganancias financieras
Desde un punto de vista económico, los estudios muestran que la IA juega un papel fundamental en el ahorro energético. Según el informe de la IEA (The International Energy Agency) “los datos recopilados en tiempo real de los sistemas de iluminación inteligente y otras herramientas digitales reducirían el consumo de energía de las infraestructuras en un 10%”.
Este informe también estima que los 11 mil millones de dispositivos inteligentes interconectados para el año 2040 permitirían a las sociedades controlar mejor su consumo de electricidad y, por lo tanto, brindarían 185 GW de flexibilidad, evitando 270 mil millones de dólares en inversiones en nuevas infraestructuras eléctricas.
Desde la producción de las diferentes fuentes energéticas hasta su distribución, pasando por la gestión de fábricas o el funcionamiento de la supply chain, la IA se ha convertido en un elemento central en la optimización de toda la cadena de valor, ya sea en términos de producción o consumo. Ante el calentamiento global, el sector energético se está transformando y reinventando.
En este mundo complejo y en constante movimiento, es necesario demostrar una gran agilidad y aprovechar la oportunidad que la IA nos brinda para apoyar esta transición tan necesaria si queremos seguir manteniendo con vida a nuestro planeta.
Referencia: Todos los derechos reservados a Dataiku.
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