El sistema energético es complejo y está en evolución. Se está volviendo cada vez más electrificado, digitalizado, conectado y descentralizado, con crecientes presiones de costes. En Bureau Veritas Formación sabemos que estos factores han alentado a las organizaciones energéticas a desplegar aplicaciones que utilizan inteligencia artificial (IA) para optimizar sistemas, mejorar la producción, disminuir costes, aumentar la eficiencia, reducir emisiones y mejorar la seguridad.
Se están cuantificando los resultados sectoriales de las diferentes aplicaciones de IA conocidas actualmente, a fin de explorar y estimar los impactos futuros de una posible adopción optimista y generalizada del uso de IA en todo el sector energético.
Las empresas relacionadas con el petróleo y el gas han estado entre las primeras en adoptar nuevas tecnologías para impulsar la exploración y producción. El número de supercomputadoras desplegadas en el sector se ha duplicado desde 2010 y la capacidad total de computación ha crecido casi un 70% anualmente. Por tanto, la IA podría reducir costes en el desarrollo y operaciones de campos petrolíferos, mejorando potencialmente la asequibilidad de los combustibles. No obstante, también podría tener ramificaciones más amplias, incluyendo un aumento de emisiones.
Paralelamente, el hidrógeno verde emerge como un pilar esencial de la transición energética y la lucha contra el cambio climático, clave para lograr la neutralidad climática y un sistema eléctrico 100% renovable para 2050. En este contexto, Bureau Veritas Formación apuesta por formar profesionales mediante su curso “Tecnologías de hidrógeno para la descarbonización y eficiencia energética”, que aborda tecnologías de producción, almacenamiento y transformación del hidrógeno, junto con sus aplicaciones y seguridad, alineándose con las iniciativas europeas que impulsan la cadena de valor del hidrógeno, desde electrolizadores hasta infraestructuras de transporte y movilidad.
La IA también podría tener un impacto importante en los sistemas eléctricos debido a la complejidad de los perfiles de suministro, transmisión y demanda. Así, la aplicación de IA en operaciones y mantenimiento de plantas de generación de energía podría producir ahorros potenciales de hasta 110.000 millones de $ anuales para 2035, gracias por ejemplo a un menor uso de combustibles y menores costes operacionales. La IA también permitiría una mayor integración de electricidad renovable en la red.
Las aplicaciones de IA en sectores de uso final (por ejemplo, industria, transporte y edificios) son variadas, pero tienen un potencial significativo. En la industria, la IA se está utilizando para optimizar procesos de producción y se podrían lograr ahorros de energía de alrededor del 8% para 2035 en la industria ligera, como la fabricación de componentes y equipamientos electrónicos o maquinaria. La IA en transporte puede mejorar la operación y gestión de vehículos, lo que podría reducir el consumo de energía hasta en un 20%. Por ejemplo, tendría aplicaciones en la reducción de estelas de condensación y mejoraría igualmente el rango y ratio de vehículos eléctricos. En edificios, el potencial estaría más limitado por la tasa de digitalización, pero hay ejemplos relevantes relacionados con la eficiencia y respuesta a la demanda.
Los pronósticos meteorológicos precisos y el análisis de patrones climáticos cambiantes en un mundo que se calienta son esenciales para optimizar la operación, planificación y resistencia de los sistemas energéticos. La IA ha estado mejorando la precisión de los pronósticos meteorológicos y también reduciendo la demanda computacional, previéndose una mayor y más precisa contribución futura de la IA en este campo.
Sin embargo, la adopción de aplicaciones de IA a nivel sectorial no es algo espontáneo y sencillo. Varias barreras están limitando el grado en que las aplicaciones de IA existentes pueden implementarse, obstaculizando el ritmo de cambio. Estas incluyen regulaciones desfavorables, falta de acceso a datos, preocupaciones de interoperabilidad, brechas críticas en habilidades, escasez de infraestructura digital en algunos lugares y, en algunos casos, una resistencia general al cambio.
Si te interesa profundizar en las aplicaciones de inteligencia artificial en el sector energético, te recomendamos el webinar en diferido “Uso y aplicaciones de IA para la optimización energética”. Se analizan y estiman las posibilidades sectoriales de diversas aplicaciones, explorando de manera optimista sus impactos en la optimización energética.
