Cómo la IA favorece la sostenibilidad en las energías renovables

Como sociedad, llevamos bastante tiempo dependiendo de los combustibles fósiles. 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. Aunque el Acuerdo de París de 2015 pretende mantener el calentamiento global muy por debajo de los 2 grados Celsius mediante la reducción de las emisiones de carbono, todavía nos cuesta cumplir estos objetivos. Ante esta situación, el sector energético 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 petróleo y el gas natural y el carbón, que pueden tardar millones de años en formarse y se agotan al utilizarlos, las fuentes de energía renovable pueden reponerse constantemente. Por ejemplo, la luz solar, el viento y la energía geotérmica son fuentes renovables.

Fig. 1. Fuentes de energía renovable.

Sin embargo, pasarse a las energías renovables no es fácil. Hay retos como elegir las ubicaciones adecuadas, integrar los sistemas y conseguir que todo funcione de forma eficiente. El sector energético recurre a la inteligencia artificial (AI) y la visión artificial para afrontar estos retos. Está previsto que el mercado mundial de la IA para las energías limpias supere los 75.820 millones de dólares en 2030. En este artículo veremos cómo la IA y la visión artificial están transformando el sector de las energías renovables y fomentando la sostenibilidad.

IA y energías renovables: energía verde más inteligente#

Las tecnologías de IA, como la visión artificial, están transformando el sector de las energías renovables al analizar y extraer información valiosa de imágenes y vídeos. La visión artificial utiliza algoritmos y modelos de aprendizaje profundo 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.

Estas son algunas de las principales ventajas de usar visión artificial en las energías renovables:

• Inspección automatizada de equipos: Inspeccionar automáticamente los equipos para detectar fallos a tiempo, programar el mantenimiento oportuno y evitar averías costosas.
• Predicción de la 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 consumo de energía en edificios, identificar paneles solares dañados y mucho más.

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

• Costes iniciales elevados: La implementación de tecnologías de IA y visión artificial puede exigir una inversión inicial considerable en hardware y software.
• Dependencia de la calidad de los datos: La eficacia de los sistemas de visión artificial 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.
• Dificultad para integrarse con sistemas heredados: A menudo, puede resultar difícil integrar la IA en la maquinaria de un entorno industrial.

Teniendo presentes las ventajas y los inconvenientes, veamos algunas aplicaciones prácticas de la visión artificial en el sector de las energías renovables.

Gestión de parques solares con ayuda de la visión artificial#

Un parque solar es una gran extensión de terreno donde se instalan varios paneles solares para generar electricidad a partir de la luz del sol. La visión artificial permite supervisar y gestionar los parques solares 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 emplazamiento. Estas imágenes se pueden analizar mediante visión artificial para comprobar que todo esté instalado correctamente. Detectar cuanto antes errores como paneles desalineados o cableado incorrecto ahorra tiempo y dinero al evitar costosos fallos.

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

Una vez que el parque solar está en funcionamiento, la visión artificial puede desempeñar un papel fundamental en el mantenimiento de su eficiencia. Las cámaras de alta definición pueden supervisar 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 ubicación. Esto ayuda al personal de mantenimiento a solucionar los problemas con rapidez y precisión. Se reducen al mínimo los tiempos de inactividad y el parque solar funciona mejor.

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

Detección de fallos en turbinas eólicas#

El viento es otra gran fuente de energía renovable. Las turbinas eólicas convierten la energía del viento en electricidad. Como cualquier otra maquinaria, estas turbinas están expuestas al desgaste. Detectar daños superficiales en las palas de las turbinas eólicas garantiza un rendimiento óptimo y evita costosas interrupciones. Los métodos de inspección tradicionales suelen requerir que alguien suba a la torre para realizar una inspección manual, lo cual puede ser muy peligroso, llevar mucho tiempo y resultar caro. La IA simplifica todo el proceso.

Los modelos de visión artificial, 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 tareas como la detección de objetos, la segmentación de instancias y la clasificación de imágenes para identificar distintos tipos de daños y defectos en las palas, como erosión del borde de ataque, grietas, daños por rayos, delaminación y manchas en la superficie. Para entrenar estos modelos se pueden utilizar conjuntos de datos públicos, como Daños superficiales anotados en turbinas eólicas con YOLO, disponible en Ultralytics Platform. Además, los sistemas de IA pueden supervisar las poblaciones locales de aves e integrarse con otros sistemas para ahuyentarlas, evitando que las palas sufran más daños y protegiendo a las aves.

Fig. 3. Ejemplo de detección de daños superficiales en turbinas eólicas mediante visión artificial (fuente: labellerr.com).

Turbinas mareomotrices y ecosistemas marinos#

Las mareas también son una buena fuente de energía renovable, pero la energía mareomotriz plantea algunos aspectos que conviene tener en cuenta. Las turbinas mareomotrices perjudican el ecosistema marino circundante. Interfieren con el movimiento de las criaturas marinas y también pueden atraparlas entre sus palas. El ruido submarino que producen estas turbinas también puede interferir en la comunicación de algunos animales marinos. Se pueden utilizar diversas tecnologías de IA para evitar estos problemas.

Sabemos muy poco sobre estos ecosistemas marinos. Por eso, es importante utilizar tecnología avanzada para investigar y estudiar estos entornos en detalle antes de extraer energía de ellos. Con financiación del Departamento de Energía de Estados Unidos, empresas como Plainsight y MarineSitu colaboran para crear sistemas de supervisión 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.

La IA nos permite comprender los ecosistemas marinos. También ayuda a los investigadores a responder preguntas al buscar emplazamientos para construir turbinas. Por ejemplo, un investigador puede querer conocer la población de peces y otras formas de vida acuática de la zona, o saber si hay especies en peligro de extinción. Incluso después de elegir el emplazamiento y construir las instalaciones, estos sistemas pueden utilizarse para supervisar tanto el entorno como las turbinas.

Selección de emplazamientos para plantas geotérmicas con IA#

Otra fuente de energía renovable se encuentra en las plantas geotérmicas, que 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 ineficiente de los emplazamientos. Los sistemas de IA pueden mejorar las operaciones de las plantas geotérmicas mediante el análisis de grandes cantidades de datos, la detección de patrones y la predicción de problemas antes de que ocurran. Adoptar una actitud proactiva con ayuda de la IA mantiene la planta en funcionamiento 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 en las plantas geotérmicas surge cuando intentamos determinar dónde construir una planta. Para seleccionar emplazamientos de plantas geotérmicas con IA, se utilizan imágenes satelitales y datos geográficos para encontrar la ubicación ideal. La IA puede analizar distintos factores, como las características geológicas, el flujo de calor y las temperaturas de la superficie, para identificar los emplazamientos más prometedores para extraer energía. Lo ideal es construir una nueva planta donde se pueda aprovechar al máximo la energía geotérmica. Además, la IA puede ayudar a evaluar el impacto medioambiental, el acceso a la infraestructura y los riesgos potenciales, lo que hace que el proceso de selección del emplazamiento sea más exhaustivo y preciso.

Startups que usan IA para reducir su 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 de los sectores público y privado reconoce el valor de la analítica avanzada y la IA para combatir el cambio climático. Además, el 67 % de los líderes del sector privado cree que los gobiernos deberían adoptar medidas más proactivas para apoyar la integración de la IA en iniciativas medioambientales.

Veamos algunas startups que utilizan la IA y la visión artificial para transformar el sector de las energías renovables e impulsar el desarrollo sostenible:

• SmartHelio: startup suiza que diagnostica a distancia los problemas de los parques 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 predecir y optimizar la producción y el consumo de energías renovables según los datos meteorológicos, del terreno y de las plantas, lo que reduce el desperdicio de energía y la huella de carbono.
• Nova Innovation: al frente de un consorcio europeo, Nova Innovation utiliza IA para mejorar el rendimiento de las turbinas mareomotrices y acelerar la comercialización de la energía mareomotriz, ofreciendo una alternativa con bajas emisiones de carbono.
• Solavio: startup india que ofrece soluciones autónomas de limpieza de paneles solares basadas en IA, optimiza los calendarios de limpieza y mejora la eficiencia para reducir la huella de carbono de la producción de energía solar.

Conclusiones#

Las tecnologías de IA están redefiniendo el sector de las energías renovables al predecir las necesidades de mantenimiento, detectar problemas cuanto antes, supervisar las condiciones medioambientales y encontrar los mejores emplazamientos para nuevos parques solares y turbinas eólicas. Estas aplicaciones de IA hacen que las energías renovables sean más eficientes, fiables y sostenibles. A medida que avance el sector, es probable que la IA impulse el crecimiento de las energías limpias y contribuya a un planeta más saludable.

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