La inteligencia artificial está revolucionando el sector energético de manera vertiginosa. Esta tecnología, que apenas hace unos años parecía ciencia ficción, ya se encuentra presente en todos los ámbitos del sistema energético, desde el diseño y operación de plantas hasta la gestión de redes y el consumo final, sin embargo también conlleva un serio dilema.
La IA podría provocar un colapso catastrófico de las redes eléctricas insuficientemente preparadas y hacer retroceder los avances en la descarbonización de la industria tecnológica, o podría ser la salvación del sector.
La Inteligencia Artificial requiere una cantidad impresionante de energía para entrenar y alimentar sus complejos cálculos. A medida que el sector se dispara, la potencia de cálculo necesaria para sostener su crecimiento se duplica cada 100 días, aproximadamente.
Los expertos prevén que, a escala mundial, sólo el sector de la IA será responsable del 3,5% de todo el consumo de energía en 2030. En Estados Unidos, el consumo energético de los centros de datos en 2030 será de un 9%, aproximadamente el doble que en la actualidad, impulsado en gran parte por el crecimiento interno de la IA.
Estas vertiginosas tasas de crecimiento tendrán importantes implicaciones para la seguridad energética nacional e internacional, las emisiones de gases de efecto invernadero y la economía.
A pesar de los retos importantes y sin precedentes que la IA plantea a las redes eléctricas, también podría ser una herramienta clave para mejorarlas y ponerlas al día para la era de la electrificación.
El Departamento de Energía de Estados Unidos (DoE) ha señalado que la IA podría ser inestimable para gestionar redes inteligentes capaces de gestionar enormes entradas y salidas de energías variables como la eólica y la solar, pero introduce riesgos significativos si se despliega «ingenuamente».
Además, «el aprendizaje automático podría ayudar a las empresas eléctricas a mejorar la concesión de permisos y la ubicación, la fiabilidad, la resistencia y la planificación de la red», afirma el informe del DoE.
Y ahora, la IA se está utilizando para encontrar soluciones eficaces a uno de los problemas más complicados de la transición a la energía limpia: el almacenamiento fiable y rentable de energía a largo plazo.
Un equipo de investigadores del Laboratorio Nacional del Noroeste del Pacífico (PNNL) y del Laboratorio Nacional de Argonne ha utilizado la IA para ayudar a reducir las posibles combinaciones de disolventes para modelos de baterías de flujo que son tres veces más eficientes que los modelos actuales.
En lugar de utilizar la IA para realizar más experimentos con mayor rapidez, el equipo utilizó la tecnología de IA para eliminar rápidamente miles de posibles combinaciones y seleccionar las que merecían ser probadas en el laboratorio.
«Me entusiasma ver el futuro de la colaboración entre investigadores de IA y científicos de materiales», afirma Karl Mueller, coautor del estudio y Director de la Oficina de Desarrollo de Programas de la Dirección de Ciencias Físicas y Computacionales. «Acelerar el descubrimiento de materiales es fundamental para resolver los problemas de almacenamiento de energía».
En otras aplicaciones, la IA se está utilizando para hacer más inteligentes los sistemas de almacenamiento en baterías mediante su uso en la gestión de la demanda de energía, el arbitraje (también conocido como time shifting para ajustar la oferta de energía renovable a la demanda), la predicción meteorológica y el mantenimiento predictivo.
En los últimos años han surgido varias empresas de nueva creación para poner a prueba estos enfoques, y el mercado del almacenamiento de energía con IA, en rápido crecimiento, va camino de alcanzar los 11.000 millones de dólares en 2026.
Estos enfoques también se están introduciendo a menor escala, dentro de los sistemas de vehículos eléctricos, para mejorar las capacidades de almacenamiento de energía de los vehículos eléctricos.
«La integración de la Inteligencia Artificial (IA) en los sistemas de almacenamiento de energía (ESS) para vehículos eléctricos (VE) ha surgido como una solución fundamental para abordar los retos de la eficiencia energética, la degradación de las baterías y la gestión óptima de la potencia», se lee en un artículo científico publicado en mayo en Electronics.
Todos estos avances son muy prometedores para estabilizar las redes energéticas en una era de tensión sin precedentes y rápido crecimiento de la electrificación, junto con un aumento de las fuentes de energía variables.
Sin embargo, los riesgos de un mayor uso de la IA siguen siendo nefastos, no sólo en términos de consumo desbocado de energía y emisiones de gases de efecto invernadero asociadas, sino también para la ciberseguridad y el uso en situaciones del mundo real que pueden divergir mucho de los modelos estadísticos, como los fenómenos meteorológicos extremos.
