Algoritmos contra el derroche energético

Esta es la historia que sucede entre la inteligencia artificial (IA) y las energías limpias. La memoria es igual que mover baúles secretos del pensamiento. En los últimos 15 años, el consumo de electricidad cayó un 10%. Recuerden. La pandemia, la crisis energética, el crack financiero global. Pero esta tendencia —auguran en Goldman Sachs— se va a revertir. La próxima década crecerá un 40%. El mundo consumirá más. Y las energías renovables seguirán teniendo el problema de su intermitencia. “Pero si se utiliza la inteligencia artificial las predicciones meteorológicas son muy precisas, con lo que se reduce mucho el riesgo de esta desconexión”, observa Enrique Dans, profesor de Innovación y Tecnología en IE Business School. Los algoritmos pueden averiguar los patrones del viento y ajustar el tránsito de las palas de las turbinas eólicas para maximizar la producción energética.

También tiene de aliado a la luz del sol. La IA estudia los datos de radiación solar y corrige el ángulo y la orientación de los paneles solares para capturar mayor energía. Al igual que girasoles electrónicos. Además, esta tecnología resulta básica en la predicción de la oferta y la demanda. Casar estas dos corrientes ayuda a los sistemas de almacenamiento, como las baterías, a un uso más eficaz. “Este tecnología también es fundamental en la optimización de los ciclos de carga y descarga de las baterías, el balance de sus celdas y la gestión de la temperatura interna. Esto no solo mejorará su eficiencia optimizando el caudal energético de las energías limpias sino que también mitigará el impacto ambiental”, prevé el catedrático de economía, José García Montalvo.

Y, siempre, sobre la tierra, en la agricultura, aporta diversidad. Al extraer datos basados en el clima, las condiciones del suelo o la presión de las plagas, las compañías del sector —apunta la consultora McKinsey— pueden crear asesores virtuales sostenidos en inteligencia artificial generativa. Es un hábitat nuevo. El reconocimiento de imagen se utiliza, recuerda el economista José Carlos Díez, en épocas de migraciones para detener los aerogeneradores y evitar herir a las aves.

Esta tecnología parece una promesa inacabable, otra cosa será ver hasta dónde llega de verdad. Por ahora se alza orgullosa en los edificios y sus estructuras. ¿De qué forma? “Optimiza los sistemas de iluminación, calefacción o refrigeración y reduce su consumo y el coste de la energía”, desgrana Carlos Lamela, presidente de Estudio Lamela Arquitectos. Y añade: “La IA también se podría emplear para controlar los patrones de utilización energética e identificar oportunidades con el fin de mejorar su eficiencia”.

Precisión milimétrica

Nada se escapa, ni siquiera el recibo de la luz. Las compañías eléctricas sabrán con precisión lo que tienen que pagar a aquellos usuarios con paneles fotovoltaicos que vuelquen su sobrante energético en la red. Algo sencillo bajo dos palabras complejas: generación distribuida. Una relación más complicada es la que mantienen los centros de datos de IA y la sostenibilidad. Odin Foldvik, analista del equipo de Renovables y Energía de la consultora Rystad Energy, guía por ese camino serpenteante. Parte, a través de una nota, de este punto. “La aplicación de centros de datos de IA podría contribuir al desarrollo de fuentes de energías limpias (suponiendo que sea solar y eólica) al satisfacer una demanda flexible”. El experto aporta un ejemplo a esa frase. “El centro de datos de inteligencia artificial puede reducir su consumo de energía durante los periodos de máxima demanda de otros sectores (como los hogares) o cuando la generación de renovables resulta baja”. La mejor imagen es una especie de termostato de nuevas tecnologías. Por lógica, se evitan energías de respaldo, es decir, “fósiles”. Otra opción. Un nuevo sol. Estamos —presupone el analista— en una región con mucha generación solar durante el mediodía, entonces la demanda de energía del centro se pude ajustar para tener en cuenta una elevada petición durante esas horas con el fin de garantizar que toda la generada, desde el sol, se consume y no se reduce.

En una visión más clara: la IA mejora la distribución de electricidad, asegurando que la energía se dirija donde más se necesita reduciendo el riesgo de apagones. Y las redes eléctricas inteligentes —que están “vigiladas” por IA— detectan y corrigen fallos en esa transmisión. Los algoritmos trabajan como si fueran policías en busca de “intrusos”.

Desde luego, la inteligencia artificial es tan inmensa como el mar. El profesor de IE University, David Gómez-Ullate Oteiza, navega esas aguas. Trabajan, junto a la Fundación BBVA, la Universidad de Cádiz y la Agencia Estatal de Investigación, en un proyecto —Weather Navigation— que gracias a la predicción de las mareas, las corrientes o el tiempo climatológico, por IA, ayuda a los barcos a escoger la ruta más adecuada, algo que les permite un ahorro de combustible que llega, incluso, al 10%. Una cifra elevada si pensamos en el gasto de embarcaciones inmensas como los portacontenedores. También podrían escalarlo a los aviones. De lo enorme a lo microscópico. “Compañías como Repsol” —indica el docente— “utilizan la IA para buscar nuevas moléculas que puedan servir de combustible verde”.

Luego existen otras relaciones más inesperadas pese a su importancia. “La IA generativa y el cloud son grandes consumidores de energía y representan una proporción muy importante del coste variable de cualquier plataforma en la nube. Por lo que se alinean muy bien con los objetivos del negocio”, reflexiona Esteve Almirall, profesor de Departamento de Operaciones, Innovación y Data Sciencies de Esade. “Cualquier reducción en estos costes variables afecta directamente a los resultados”. ¿Consecuencia? “Las plataformas de cloud (AWS, Microsoft Azure y Google Cloud) son los líderes mundiales en generación y compra de energía verde”, detalla.

Esa memoria y esos baúles son parte de la reflexión de Gregorio Izquierdo, director general del Instituto de Estudios Económicos (IEE), un resumen de dos puntos unidos por la línea tecnológica. “La inteligencia artificial ayuda al desarrollo de las energías renovables de distintas formas: optimizan la producción de esas energías, administran de manera inteligente las redes [eléctricas], mejoran la eficiencia energética de los edificios y también el consumo gracias al empleo de algoritmos”, zanja. La inabarcable capacidad de una tecnología que, al igual que un niño, apenas empieza a descubrir, con asombro, el mundo.