La inteligencia artificial al servicio de la sostenibilidad

Como sociedad, hemos dependido de los combustibles fósiles durante bastante tiempo. El año pasado, las emisiones mundiales de dióxido de carbono relacionadas con la energía alcanzaron un nuevo máximo de 34 400 millones de toneladas métricas. A pesar de que el Acuerdo de París de 2015 pretende mantener el calentamiento global muy por debajo de los 2 grados centígrados mediante la reducción de las emisiones de carbono, seguimos teniendo problemas para cumplir estos objetivos. Ante estos datos, la industria energética se está centrando en las energías renovables.

La energía renovable se genera a partir de fuentes naturales que se reponen continuamente y son sostenibles a largo plazo. A diferencia de los combustibles fósiles como el carbón, el petróleo y el gas natural, que pueden tardar millones de años en formarse y se agotan una vez utilizados, las fuentes de energía renovables pueden reponerse constantemente. Por ejemplo, la luz solar, el viento y la energía geotérmica son fuentes de energía renovables.

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Pero pasarse a las energías renovables no es fácil. Hay retos como elegir las ubicaciones adecuadas, integrar sistemas y mantener todo en funcionamiento de forma eficiente. La industria energética está recurriendo a la Inteligencia Artificial (IA) y a la visión por ordenador para hacer frente a estos retos. El mercado mundial de la IA para las energías limpias superará los 75.820 millones de dólares en 2030. En este artículo veremos cómo la IA y la visión por ordenador están cambiando el sector de las energías renovables y apoyando la sostenibilidad.

IA y energías renovables: Una energía verde más inteligente

Las tecnologías de IA, como la visión por ordenador, están transformando el sector de las energías renovables al analizar y extraer información valiosa de imágenes y vídeos. La visión por ordenador utiliza algoritmos y modelos de aprendizaje profundo para ayudar a las máquinas a interpretar y comprender los datos visuales. Estos avances hacen que las operaciones con energías renovables sean más eficientes, fiables y rentables.

Estas son algunas de las principales ventajas del uso de la visión por ordenador en las energías renovables:

• Inspección automatizada de equipos: Inspección automatizada de equipos para detectar fallos a tiempo, programar el mantenimiento oportuno y evitar costosas averías.
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• Predicción de la generación de energía: Predicción de la generación de energía a partir de fuentes como el sol y el viento para gestionar mejor la red eléctrica.
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• Optimización e identificación: Optimización del uso de la energía en edificios, identificación de paneles solares dañados, etc.

Sin embargo, también hay que tener en cuenta algunos inconvenientes:

• Costes iniciales elevados: La implantación de tecnologías de IA y visión por ordenador puede requerir una importante inversión inicial tanto en hardware como en software.
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• Dependencia de la calidad de los datos: La eficacia de los sistemas de visión por ordenador depende en gran medida de la calidad y la cantidad de los datos con los que se entrenan, lo que a veces puede ser un factor limitante.
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• Dificultad de integración con sistemas heredados: A menudo, las máquinas en un entorno industrial pueden resultar difíciles de integrar con la IA.

Teniendo en cuenta las ventajas y los inconvenientes, vamos a explorar algunas aplicaciones prácticas de la visión por ordenador en el sector de las energías renovables.

Gestión de parques solares con ayuda de la visión por ordenador

Una huerta solar es una gran superficie de terreno en la que se instalan múltiples paneles solares para generar electricidad a partir de la luz solar. Las huertas solares pueden supervisarse y gestionarse mediante visión por ordenador durante todo el ciclo de vida de 25 años de un panel solar. Por ejemplo, durante la fase de construcción, los drones y los satélites pueden capturar imágenes de alta resolución del emplazamiento. Estas imágenes pueden analizarse mediante visión por ordenador para garantizar que todo está instalado correctamente. La detección precoz de errores como paneles desalineados o cableado incorrecto ahorra tiempo y dinero al evitar errores costosos. 

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Una vez que la huerta solar está operativa, la visión por ordenador puede desempeñar un papel vital en el mantenimiento de su eficiencia. Las cámaras de alta definición pueden vigilar los paneles solares para detectar problemas como grietas, acumulación de polvo, crecimiento de malas hierbas y riesgos para la seguridad. Un sistema de IA puede elaborar rápidamente informes detallados sobre los problemas concretos y su localización. Esto ayuda a los trabajadores de mantenimiento a resolver los problemas con rapidez y precisión. Los tiempos de inactividad se reducen al mínimo y la huerta solar funciona mejor. 

Los sistemas de visión por ordenador también pueden utilizar imágenes en tiempo real para comprobar la cantidad de nubes que hay sobre un huerto solar. La IA combina estos datos sobre las nubes con otra información, como la temperatura y la humedad, para predecir cuánta energía producirá el huerto solar. Ayuda a planificar y gestionar el suministro de energía para que el parque solar sea más eficiente y fiable.

Detección de averías en aerogeneradores

Otra gran fuente de energía renovable es el viento. Los aerogeneradores aprovechan la fuerza del viento y la convierten en electricidad. Estas turbinas son propensas al desgaste como cualquier otra maquinaria. La detección de daños superficiales en las palas de los aerogeneradores garantiza un rendimiento óptimo y evita costosos tiempos de inactividad. Los métodos de inspección tradicionales a menudo implican enviar a alguien a la torre para una inspección manual, lo que puede ser muy peligroso, lento y caro. La IA simplifica todo el proceso.

Los modelos de visión artificial como Ultralytics YOLOv8 pueden analizar imágenes y vídeos de álabes de turbinas capturados con drones o cámaras terrestres de alta definición. Estos modelos de IA utilizan tareas como la detección de objetos, la segmentación de instancias y la clasificación de imágenes para identificar diversos tipos de daños y fallos en las palas, como erosión en el borde de ataque, grietas, daños por impacto de rayos, delaminación y manchas en la superficie. Además, los sistemas de IA pueden vigilar las poblaciones locales de aves e integrarse con otros sistemas para repelerlas, evitando que las palas sigan sufriendo daños y protegiendo a las aves.

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Turbinas mareomotrices y ecosistemas marinos

Las mareas también son una buena fuente de energía renovable, pero conllevan algunos puntos a tener en cuenta. Las turbinas mareomotrices afectan al ecosistema marino circundante. Interfieren en el movimiento de las criaturas marinas y también pueden atraparlas dentro de sus aspas. El ruido submarino que producen estas turbinas también puede interferir en la comunicación de algunas criaturas marinas. Se pueden utilizar varias tecnologías de IA para evitar estos obstáculos. 

Sabemos muy poco sobre estos ecosistemas marinos. Por eso es importante utilizar tecnología avanzada para investigar y estudiar detalladamente estos entornos antes de extraer energía de ellos. Con financiación del Departamento de Energía de Estados Unidos, empresas como Plainsight y MarineSitu colaboran en la creación de sistemas de vigilancia del entorno basados en IA para turbinas mareomotrices y convertidores de energía de las olas. Estos sistemas utilizan modelos de visión y cámaras submarinas de última generación.

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Podemos entender los ecosistemas marinos utilizando la IA. También ayuda a los investigadores a responder preguntas cuando buscan un emplazamiento para construir turbinas. Por ejemplo, un investigador puede querer conocer la población de peces y otras formas de vida acuática de la zona o si hay especies en peligro de extinción en ella. Incluso después de la selección del emplazamiento y la construcción, estos sistemas pueden utilizarse para vigilar tanto el medio ambiente como las turbinas.

Selección de emplazamientos para centrales geotérmicas mediante IA

Otra fuente de energía renovable son las centrales geotérmicas. Éstas utilizan el calor natural de la Tierra para generar electricidad. Tradicionalmente, estas plantas se enfrentan a problemas como fallos inesperados de los equipos, reparaciones costosas y una selección de emplazamientos ineficiente. Los sistemas de IA pueden mejorar el funcionamiento de las plantas geotérmicas analizando grandes cantidades de datos, detectando patrones y prediciendo problemas antes de que se produzcan. Ser proactivo con la ayuda de la IA mantiene el buen funcionamiento de la planta y ayuda a evitar costosas reparaciones.

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Una de las aplicaciones más interesantes de la IA con respecto a las plantas geotérmicas entra en escena cuando intentamos identificar dónde construir una planta. La selección de emplazamientos para plantas geotérmicas mediante IA implica el uso de imágenes de satélite y datos geográficos para encontrar la ubicación ideal. La IA puede analizar diversos factores, como las características geológicas, el flujo de calor y las temperaturas de la superficie, para identificar los lugares más prometedores para la extracción de energía. Lo ideal sería construir una nueva planta para aprovechar al máximo la energía geotérmica. Además, la IA puede ayudar a evaluar el impacto ambiental, el acceso a las infraestructuras y los riesgos potenciales, haciendo que el proceso de selección del emplazamiento sea más completo y preciso.

Startups que utilizan la IA para reducir la huella de carbono

La importancia de la IA para abordar los retos medioambientales es cada vez más evidente. Una encuesta realizada por Boston Consulting Group (BCG) reveló que el 87% de los líderes mundiales en clima e IA, tanto del sector público como del privado, reconocen el valor de la analítica avanzada y la IA para combatir el cambio climático. Asimismo, el 67% de los líderes del sector privado cree que los gobiernos deberían tomar medidas más proactivas para apoyar la integración de la IA en las iniciativas medioambientales.

Echemos un vistazo a algunas startups que utilizan la IA y la visión por ordenador para transformar el sector de las energías renovables y potenciar el desarrollo sostenible:

• SmartHelio: Una startup suiza que diagnostica a distancia los problemas de las huertas solares, predice fallos y ofrece soluciones en tiempo real mediante IA para mejorar el rendimiento y la vida útil de los sistemas solares.

• Enfor: Esta startup danesa utiliza IA para prever y optimizar la producción y el consumo de energías renovables basándose en datos meteorológicos, del terreno y de las plantas, reduciendo el derroche energético y la huella de carbono.

• Nova Innovation: Liderando un consorcio europeo, Nova Innovation utiliza la IA para mejorar el rendimiento de las turbinas mareomotrices y acelerar la comercialización de la energía mareomotriz, ofreciendo una alternativa baja en carbono.
• Solavio: una startup india que ofrece soluciones de limpieza autónomas basadas en inteligencia artificial para paneles solares, optimizando los programas de limpieza y mejorando la eficiencia para reducir la huella de carbono de la producción de energía solar.

Conclusión

Las tecnologías de IA están redefiniendo el sector de las energías renovables al predecir las necesidades de mantenimiento, detectar problemas con antelación, controlar las condiciones medioambientales y encontrar los mejores emplazamientos para nuevos parques solares y turbinas eólicas. Las aplicaciones punteras de IA hacen que las energías renovables sean más eficientes, fiables y sostenibles. A medida que avance el sector, la IA impulsará probablemente más energía limpia y contribuirá a un planeta más sano.

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