Inteligencia Artificial para abordar los mayores desafíos de la industria energética

El mercado energético está atravesando un momento especialmente turbulento. 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 en la industria. Todos los retos y problemas a los que se enfrenta el sector energético se remontan a un único problema: el desequilibrio entre la oferta y la demanda.

El sector energético se está moviendo hacia una red cada vez más descentralizada y más difícil de gestionar. Con la llegada de nuevas tecnologías para la autogeneración y el almacenamiento de energía por parte de los propios usuarios finales, están surgiendo nuevas preocupaciones: ¿cuándo almacenar energía en baterías, cuándo usarla y cuánta inyectar del autoconsumo?

Se trata de asuntos que se abordan mediante árboles de decisión extremadamente complejos que implican cientos de variables relacionadas con el precio, el clima, los patrones de consumo y los datos de la 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 la visión artificial permite analizar toda esta información más rápido y a mayor escala, incluyendo los datos históricos. Esto significa que se pueden lograr resultados -y previsiones- más precisos, sin el riesgo de error humano o imprecisión.

Dada la criticidad y los volúmenes de datos que se manejan, las empresas energéticas están optando por ejecutar estos algoritmos de IA en infraestructuras de Edge Computing. 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 desafíos.

Las empresas necesitan incorporar científicos de datos bajo el mando de un Chief Data Officer (CDO) y proporcionar el presupuesto y las facultades ejecutivas necesarias dentro de su organización.

Estamos hablando de un cambio cultural de 180º para integrar la computación con la industria, utilizando tecnologías habilitadoras como el IoT, la ciberseguridad y el edge computing. Todo esto va acompañado de cambios normativos que permiten a estas empresas energéticas innovar con nuevos modelos de negocio sin riesgo de penalización.

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