Energía e Inteligencia Artificial: Juntas y bien revueltas. Parte II

Como referimos en la primera parte de estas notas, la demanda de capacidad de procesamiento y almacenamiento de información que implica la disponibilidad de Inteligencia Artificial (IA) para todos y para todo solo puede crecer y mucho. Esto ya se identifica como un gran reto para los sistemas eléctricos de los países donde se ubican estas capacidades y para sus metas de mitigación de emisiones de gases de efecto invernadero.

En este sentido, ya ocurre una búsqueda de mayor capacidad de generación eléctrica con bajas emisiones de gases de efecto invernadero que se manifiesta en el renovado interés en la generación nuclear. También, en ubicar centros de datos en sitios y/o localidades con bajas temperaturas a lo largo del año para atenuar la necesidad de electricidad para refrigeración.

Por el lado de los equipos y sistemas que permiten la IA, se han identificado acciones para mitigar el crecimiento de la demanda eléctrica por parte de las grandes compañías dedicadas a esta actividad, que incluyen:

• Menor consumo de energía en la operación de la IA, con chips especializados hasta 70% más eficientes y mejoras en el diseño y operación de los centros de datos.

• Simplificación, en campos muy concretos y para tareas específicas, de los llamados modelos de lenguaje (que entienden y pueden generar texto como si fueran una persona humana) para pasar de modelos altamente sofisticados (modelos grandes) a modelos de lenguaje pequeños que requieren de menos datos, funcionan más rápido y son más personalizados que los grandes, y son 100 veces más eficientes en el uso de recursos informáticos y energía.

En lo que se refiere a la oferta de electricidad, se identifican las siguientes aplicaciones de la IA:

• Predicción climática, con modelos hidrológicos y climáticos que funcionan en tiempo real para predecir la disponibilidad en corto, mediano y largo plazo de agua, viento e irradiación solar utilizados para la generación eléctrica, con el propósito de optimizar su aprovechamiento sin comprometer la seguridad y la confiabilidad del sistema.

• Mejora en la operación dinámica de las redes de transmisión utilizando sensores y tecnologías de monitoreo en tiempo real para determinar la capacidad actual de la línea de transmisión, teniendo en cuenta factores como la temperatura, la humedad, el viento y la radiación solar. Esto permite una gestión más eficiente y segura de la red de transmisión, aprovechando al máximo su capacidad para integrar generación intermitente a gran escala.

• Los llamados gemelos digitales, que son modelos virtuales de un dispositivo o sistema que utilizan datos recopilados y enviados en tiempo real desde éste y que permiten simular su comportamiento, supervisar su funcionamiento, mejorar su rendimiento y prevenir posibles fallas.

Igualmente, la IA se puede aplicar para optimizar el consumo final de energía de los usuarios finales mediante:

• Operación de equipos de uso final de manera predictiva (como el encendido del AC previo a la ocupación de espacios) y a la medida de la demanda del servicio energético (ajustando la intensidad a las necesidades del servicio energético).

• Capacidad de respuesta a la demanda, ajustando a distancia y de manera sincronizada la operación de un conjunto suficientemente grande de equipos y sistemas de uso final en función de las necesidades de las redes eléctricas durante los períodos de alta demanda.

• Manejo y análisis de grandes cantidades de datos energéticos históricos y en tiempo real, junto con los específicos a las características de los equipos y sistemas, para apoyar en el funcionamiento de sistemas de gestión de la energía para una operación más eficiente, al menor costo posible y con la menor huella de carbono.

El aprovechamiento cabal de todas estas oportunidades requiere no solo de la tecnología sino también de marcos regulatorios y tarifarios propicios que den certidumbre técnica y económica.

Por lo mismo, reitero mi opinión de que la transición energética debe ser entendida no como un simple cambio de fuentes de generación, sino la evolución a sistemas con mínimas emisiones de gases de efecto invernadero, multidireccionales, descentralizados y cada vez más complejos que incluyen tecnologías facilitadoras como lo es la relacionada a la Inteligencia Artificial.

(Lea la primera parte de este material aquí)

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