Cómo la IA en las energías renovables apoya la sostenibilidad

Como sociedad, hemos dependido de los combustibles fósiles durante bastante tiempo. El año pasado, las emisiones globales de dióxido de carbono relacionadas con la energía alcanzaron un nuevo máximo de 34.4 billion metric tons. Aunque el Acuerdo de París de 2015 pretende mantener el calentamiento global muy por debajo de los 2 grados Celsius reduciendo las emisiones de carbono, todavía tenemos problemas para cumplir estos objetivos. Ante estos hechos, 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, oil, and natural gas, que pueden tardar millones de años en formarse y se agotan una vez utilizados, las fuentes de energía renovable se pueden reponer constantemente. Por ejemplo, la luz solar, el viento y la geotermia son fuentes de energía renovable.

Fig 1. Fuentes de energía renovable.

Sin embargo, cambiar a la energía renovable no es fácil. Hay retos como elegir las ubicaciones correctas, integrar sistemas y mantener todo funcionando de manera eficiente. La industria energética está recurriendo a la inteligencia artificial (IA) y a computer vision para abordar estos retos. El mercado mundial de IA para energía limpia está preparado para superar los $75.82 billion by 2030. En este artículo, veremos cómo la IA y computer vision están transformando el sector de las energías renovables y apoyando sustainability.

IA y energía renovable: haciendo que la energía verde sea más inteligente#

Las tecnologías de IA, como computer vision, están transformando el sector de las energías renovables al analizar y extraer información valiosa de imágenes y vídeos. Computer vision utiliza algoritmos y modelos de deep learning para ayudar a las máquinas a interpretar y comprender datos visuales. Estos avances hacen que las operaciones de energía renovable sean más eficientes, fiables y rentables.

Aquí tienes algunos beneficios clave de usar la visión artificial en las energías renovables:

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

Sin embargo, también hay inconvenientes a tener en cuenta:

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

Teniendo en cuenta los beneficios y los inconvenientes, exploremos algunas aplicaciones prácticas de la visión artificial en el sector de las energías renovables.

Gestión de parques solares con ayuda de la visión artificial#

Una planta solar es una gran extensión de tierra donde se instalan múltiples paneles solares para generar electricidad a partir de la luz solar. Las plantas solares se pueden supervisar y gestionar utilizando computer vision durante todo el ciclo de vida de 25 años de un panel solar. Por ejemplo, durante la fase de construcción, los drones y satélites pueden capturar imágenes de alta resolución del sitio. Estas imágenes se pueden analizar mediante computer vision para asegurar que todo está instalado correctamente. Detecting errores como paneles desalineados o cableado incorrecto desde el principio ahorra tiempo y dinero al prevenir errores costosos.

Fig 2. Supervisión de la instalación de paneles solares y comparación con los planos de diseño mediante computer vision.

Una vez que la planta solar está operativa, computer vision puede desempeñar un papel vital en el mantenimiento de su eficiencia. Las cámaras de alta definición pueden supervisar los paneles solares en busca de problemas como cracks, acumulación de polvo, crecimiento de malas hierbas y riesgos de seguridad. Un sistema de IA puede recopilar rápidamente informes detallados sobre los problemas específicos y sus ubicaciones. Ayuda a los trabajadores de mantenimiento a abordar los problemas de forma rápida y precisa. Los tiempos de inactividad se minimizan y la planta solar funciona con mayor fluidez.

Los sistemas de visión artificial también pueden usar imágenes en tiempo real para verificar la cantidad de cobertura de nubes sobre un parque solar. La IA combina estos datos de nubes con otra información, como la temperatura y la humedad, para predecir cuánta energía producirá el parque solar. Ayuda a planificar y gestionar el suministro de energía para hacer que el parque solar sea más eficiente y fiable.

Detección de fallos en turbinas eólicas#

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

Los modelos de computer vision como Ultralytics YOLOv8 pueden analizar imágenes y vídeos de palas de turbinas capturados con drones o cámaras terrestres de alta definición. Estos modelos de IA utilizan tasks como object detection, instance segmentation y image classification para identificar varios tipos de daños y fallos en las palas, como erosión del borde de ataque, grietas, daños por rayos, delaminación y manchas superficiales. Aparte de esto, los sistemas de IA pueden supervisar las poblaciones de aves locales e integrarse con otros sistemas para ahuyentarlas, evitando más daños en las palas y protegiendo a las aves.

Fig 3. Ejemplo de detección de daños superficiales en turbinas eólicas utilizando computer vision.

Turbinas mareomotrices y ecosistemas marinos#

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

Sabemos muy poco sobre estos ecosistemas marinos. Por lo tanto, es importante utilizar tecnología avanzada para investigar y estudiar estos entornos en detalle antes de extraer energía de ellos. Con fondos del Departamento de Energía de los Estados Unidos, empresas como Plainsight y MarineSitu están colaborando para crear sistemas de monitoreo ambiental basados en IA para turbinas mareomotrices y convertidores de energía undimotriz. Estos sistemas utilizan modelos de visión de última generación y cámaras submarinas.

Fig 4. Ejemplo del uso del modelo de visión artificial Ultralytics YOLOv8 para detectar peces.

Podemos comprender los ecosistemas marinos utilizando IA. También ayuda a los investigadores a responder preguntas al buscar un sitio para construir turbinas. Por ejemplo, un investigador puede querer saber sobre la population of fish y otra vida acuática en la zona o si hay alguna especie en peligro de extinción en el área. Incluso después de la selección del sitio y la construcción, estos sistemas se pueden utilizar para monitor el medio ambiente así como las turbinas.

Selección de sitios para plantas geotérmicas usando IA#

Otra fuente de energía renovable se puede encontrar en las plantas geotérmicas. Estas utilizan el calor natural de la Tierra para generar electricidad. Tradicionalmente, estas plantas enfrentan desafíos como fallos inesperados en los equipos, reparaciones costosas y una selección de sitios ineficiente. Los sistemas de IA pueden mejorar las operaciones de las plantas geotérmicas analizando grandes cantidades de datos, detectando patrones y prediciendo problemas antes de que ocurran. Ser proactivo con la ayuda de la IA mantiene la planta funcionando sin problemas y ayuda a evitar reparaciones costosas.

Fig 5. Una central geotérmica. Fuente de la imagen: Envato Elements.

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 ubicaciones para plantas geotérmicas utilizando IA implica el uso de imágenes de satélite y datos geográficos para encontrar la ubicación ideal. La IA puede analizar varios factores como características geológicas, heat flow y temperaturas superficiales para identificar los sitios más prometedores para la extracción de energía. Idealmente, una nueva planta debe construirse para aprovechar al máximo la energía geotérmica. Asimismo, la IA puede ayudar a evaluar el impacto ambiental, el acceso a la infraestructura y los riesgos potenciales, haciendo que el proceso de selección de sitios sea más exhaustivo y preciso.

Startups que usan IA para reducir la huella de carbono#

La importancia de la IA para abordar los retos ambientales se está volviendo cada vez más evidente. Una encuesta realizada por el Boston Consulting Group (BCG) reveló que el 87% de los líderes mundiales en clima e IA de los sectores público y privado reconocen el valor de la analítica avanzada y la IA en la lucha contra el cambio climático. Además, el 67 % de los líderes del sector privado creen que los gobiernos deberían tomar medidas más proactivas para apoyar la integración de la IA en iniciativas ambientales.

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

• SmartHelio: Una startup suiza que diagnostica de forma remota problemas en plantas solares, predice fallos y proporciona soluciones en tiempo real utilizando IA para mejorar el rendimiento y la vida útil del sistema solar.

• Enfor: Esta startup danesa utiliza la IA para predecir y optimizar la producción y el consumo de energía renovable basándose en datos meteorológicos, del terreno y de la planta, reduciendo el desperdicio de energía 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 impulsadas por IA para paneles solares, optimizando los calendarios 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 a tiempo, monitorear las condiciones ambientales y encontrar los mejores sitios para nuevos parques solares y turbinas eólicas. Las aplicaciones de IA de vanguardia hacen que la energía renovable sea más eficiente, fiable y sostenible. A medida que la industria avance, es probable que la IA impulse más energía limpia y contribuya a un planeta más saludable.

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