1/12/2022
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Inteligencia artificial para afrontar los mayores retos de la industria energética
La Inteligencia Artificial (IA) es el mayor catalizador de innovación tecnológica de la historia, con innumerables aplicaciones en el sector energético. Ejemplos clave son la optimización de la producción y el almacenamiento, el comercio inteligente en el mercado, el ahorro de los consumidores y los modelos de consumo eficiente para reducir la huella de carbono, entre otros.
El mercado energético atraviesa actualmente un momento especialmente convulso. La necesidad de descarbonización para frenar el cambio climático y la compleja situación geopolítica se han unido para crear una tormenta perfecta que apunta a una transformación histórica del sector. Todos los retos y problemas a los que se enfrenta el sector energético tienen su origen en una sola cuestión: el desequilibrio entre la oferta y la demanda.
La industria energética avanza hacia una red cada vez más descentralizada y difícil de gestionar. Con la llegada de nuevas tecnologías de autogeneración y almacenamiento de energía por parte de los propios usuarios finales, surgen nuevas preocupaciones: ¿cuándo almacenar energía en baterías, cuándo utilizarla y cuánta alimentar a partir del autoconsumo?
Se trata de asuntos tratados mediante árboles de decisión extremadamente complejos en los que intervienen cientos de variables relacionadas con el precio, la meteorología, los patrones de consumo y los datos de red obtenidos de cientos de miles de puntos de recogida repartidos en miles de kilómetros. Aquí es donde entra en juego la Inteligencia Artificial (IA).
La democratización de la IA
La buena noticia es que hoy en día la evolución y democratización de la inteligencia artificial o visión por ordenador permite analizar toda esta información más rápidamente y a mayor escala, incluidos los datos históricos. Esto significa que se pueden obtener resultados -y previsiones- más precisos, sin riesgo de error humano o imprecisión.
Dada la criticidad y los volúmenes de datos manejados, las empresas energéticas están optando por ejecutar estos algoritmos de IA en infraestructuras de computación Edge. Esto significa que se pueden procesar enormes cantidades de datos procedentes de sensores y plantas con resultados en tiempo real y sin comprometer la red OT.
Sin embargo, aplicar la IA a un sector como el energético no está exento de dificultades.
Las empresas tienen que incorporar científicos de datos bajo el mando de un Chief Data Officer (CDO) y proporcionar el presupuesto y los poderes ejecutivos necesarios dentro de su organización.
Hablamos de un cambio cultural de 180º para integrar la informática con la industria, utilizando tecnologías habilitadoras como IoT, ciberseguridad y edge computing. Todo ello acompañado de cambios regulatorios que permitan a estas empresas energéticas innovar con nuevos modelos de negocio sin riesgo de penalización.
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