Cómo la IA en energías renovables apoya 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 tiene como objetivo mantener el calentamiento global muy por debajo de los 2 grados Celsius mediante la reducción de las emisiones de carbono, todavía tenemos problemas para cumplir estos objetivos. Dados 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, 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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Sin embargo, cambiar a la energía renovable no es fácil. Existen desafíos como elegir las ubicaciones correctas, integrar los sistemas y mantener todo funcionando de manera eficiente. La industria energética está recurriendo a la Inteligencia Artificial (IA) y la visión artificial para abordar estos desafíos. Se prevé que el mercado mundial de IA para la energía limpia supere los 75.820 millones de dólares en 2030. En este artículo, veremos cómo la IA y la visión artificial están cambiando el sector de las energías renovables y apoyando la sostenibilidad.

La IA y las energías renovables: haciendo que la energía verde sea más inteligente

Las tecnologías de IA, como la visión artificial, están transformando el sector de las energías renovables mediante el análisis y la extracción de 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 los datos visuales. Estos avances hacen que las operaciones de energía renovable sean más eficientes, fiables y rentables.

Estos son algunos de los beneficios clave de usar visión artificial en energías renovables:

• Inspección automatizada de equipos: Inspección automatizada de equipos para detectar fallos de forma temprana, programar el mantenimiento oportuno y evitar averías costosas.
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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 energía en edificios, identificación de paneles solares dañados y más.

Sin embargo, también hay desventajas a considerar:

• Altos costes iniciales: La implementación de tecnologías de IA y visión artificial puede requerir una inversión inicial significativa tanto en hardware como en software.
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• 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.
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• Dificultad para integrarse con sistemas heredados: A menudo, las máquinas en un entorno industrial pueden ser 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 la ayuda de la visión artificial

Un parque solar es una gran extensión de terreno donde se instalan múltiples paneles solares para generar electricidad a partir de la luz solar. Los parques solares pueden ser supervisados y gestionados mediante visión artificial 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 sitio. Estas imágenes pueden ser analizadas utilizando visión artificial para asegurar que todo está instalado correctamente. Detectar errores como paneles desalineados o cableado incorrecto desde el principio ahorra tiempo y dinero al prevenir errores costosos. 

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Una vez que el parque solar esté 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 maleza y riesgos de seguridad. Un sistema de IA puede elaborar rápidamente informes detallados sobre los problemas específicos y sus ubicaciones, lo que ayuda a los trabajadores de mantenimiento a solucionar los problemas de forma rápida y precisa. De este modo, se minimizan los tiempos de inactividad y el parque solar funciona con mayor fluidez. 

Los sistemas de visión artificial también pueden utilizar imágenes en tiempo real para comprobar la cantidad de cobertura de nubes sobre un parque solar. La IA combina estos datos de 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 aerogeneradores

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. La detección de daños en la superficie de las palas de las turbinas eólicas garantiza un rendimiento óptimo y evita costosos tiempos de inactividad. Los métodos de inspección tradicionales suelen consistir en enviar a alguien a la torre para realizar una inspección manual, lo que puede ser muy peligroso, lento y costoso. La IA simplifica todo el proceso.

Los modelos de visión artificial como Ultralytics YOLOv8 pueden analizar imágenes y vídeos de las palas de las turbinas capturados mediante 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 varios tipos de daños y fallos en las palas, como la erosión del borde de ataque, las grietas, los daños causados por los rayos, la deslaminación y las manchas en la superficie. Aparte de esto, los sistemas de IA pueden supervisar las poblaciones locales de aves e integrarse con otros sistemas para repelerlas, evitando así mayores daños en las palas 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 hay que tener en cuenta algunos puntos. 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 varias 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 la financiación del Departamento de Energía de los Estados Unidos, empresas como Plainsight y MarineSitu están colaborando para crear sistemas de monitoreo ambiental basados en la IA para turbinas de marea y convertidores de energía de las olas. Estos sistemas utilizan modelos de visión de última generación y cámaras submarinas.

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Podemos comprender los ecosistemas marinos utilizando la IA. También ayuda a los investigadores a responder preguntas cuando buscan un sitio para construir turbinas. Por ejemplo, un investigador puede querer saber sobre la población de peces y otra vida acuática en el área 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 monitorear el medio ambiente, así como las turbinas.

Selección de emplazamientos para plantas geotérmicas mediante IA

Otra fuente de energía renovable puede encontrarse en las plantas geotérmicas. Estas utilizan el calor natural de la Tierra para generar electricidad. Tradicionalmente, estas plantas se enfrentan a desafíos como fallos inesperados de los equipos, reparaciones costosas y una selección ineficiente del emplazamiento. 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 se produzcan. Ser proactivo con la ayuda de la IA mantiene la planta funcionando sin problemas y ayuda a evitar reparaciones costosas.

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Una de las aplicaciones más interesantes de la IA con respecto a las plantas geotérmicas entra en juego 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 varios factores, como las características geológicas, el flujo de calor y las temperaturas de la superficie para identificar los emplazamientos más prometedores para la extracción de energía. Idealmente, se debería construir una nueva planta para aprovechar al máximo la energía geotérmica. Además, la IA puede ayudar a evaluar el impacto ambiental, el acceso a la infraestructura 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 desafíos ambientales es cada vez más evidente. Una encuesta realizada por Boston Consulting Group (BCG) reveló que el 87% de los líderes climáticos y de IA globales de los sectores público y privado reconocen el valor del análisis avanzado y la IA en la lucha contra el cambio climático. Además, 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 ambientales.

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

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

• Enfor: Esta startup danesa utiliza la IA para pronosticar y optimizar la producción y el consumo de energía renovable en función del clima, el terreno y los datos de la planta, lo que reduce 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 la IA para paneles solares, optimizando los programas de limpieza y mejorando la eficiencia para reducir la huella de carbono de la producción de energía solar.

Resumiendo

Las tecnologías de IA están redefiniendo el sector de las energías renovables al predecir las necesidades de mantenimiento, detectar los problemas de forma temprana, monitorear las condiciones ambientales y encontrar los mejores sitios para nuevas granjas solares y turbinas eólicas. Las aplicaciones de IA de vanguardia hacen que la energía renovable sea más eficiente, confiable y sostenible. A medida que la industria avanza, es probable que la IA impulse más energía limpia y contribuya a un planeta más saludable.

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