Cómo la IA en las energías renovables fomenta la sostenibilidad

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 34,4 mil millones de toneladas métricas. Aunque 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, seguimos teniendo dificultades para alcanzar estos objetivos. Dados estos hechos, 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, que pueden tardar millones de años en formarse y se agotan una vez utilizados, las fuentes de energía renovable pueden reponerse constantemente. Por ejemplo, la luz solar, el viento y la energía geotérmica son fuentes de energía renovable.

Fig. 1. Fuentes de energía renovable.

Sin embargo, pasarse a las energías renovables no es fácil. Hay desafíos como elegir las ubicaciones adecuadas, integrar los sistemas y mantenerlo todo funcionando de forma eficiente. El sector energético está recurriendo a la inteligencia artificial (AI) y la visión artificial para afrontar estos desafíos. Está previsto que el mercado mundial de la IA para las energías limpias supere los $75.82 mil millones en 2030. En este artículo, veremos cómo la IA y la visión artificial están transformando el sector de las energías renovables y favoreciendo la sostenibilidad.

IA y energías renovables: hacer más inteligentes las energías verdes#

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 energías renovables sean más eficientes, fiables y rentables.

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

• Inspección automatizada de equipos: Inspección automatizada de los equipos para detectar fallos de forma temprana, programar el mantenimiento a tiempo y evitar averías costosas.
• 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.
• Optimización e identificación: Optimización del uso de la energía en edificios, identificación de paneles solares dañados y mucho más.

Sin embargo, también hay inconvenientes que deben tenerse en cuenta:

• Costes iniciales elevados: Implementar tecnologías de IA y visión artificial puede requerir una inversión inicial considerable 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 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, las máquinas de un entorno industrial pueden resultar difíciles de integrar con la IA.

Teniendo en cuenta las ventajas 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#

Un parque solar es una gran extensión de terreno en la que se instalan múltiples paneles solares para generar electricidad a partir de la luz solar. Los parques solares pueden supervisarse y gestionarse 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 emplazamiento. Estas imágenes se pueden analizar mediante visión artificial para garantizar que todo se ha instalado correctamente. Detectar de forma temprana errores como paneles desalineados o cableado incorrecto permite ahorrar tiempo y dinero al evitar errores costosos.

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 operativo, 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 de seguridad. Un sistema de IA puede elaborar rápidamente informes detallados sobre los problemas concretos y su ubicación. Esto ayuda al personal de mantenimiento a resolver los problemas con rapidez y precisión. Se minimizan los tiempos de inactividad y el parque solar funciona de forma más fluida.

Los sistemas de visión artificial también pueden utilizar imágenes en tiempo real para comprobar la cantidad de nubosidad sobre 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 aerogeneradores#

Otra gran fuente de energía renovable es el viento. Los aerogeneradores aprovechan la energía eólica y la convierten en electricidad. Como cualquier otra maquinaria, estos aerogeneradores están expuestos al desgaste. Detectar daños superficiales en las palas de los aerogeneradores garantiza un rendimiento óptimo y evita costosos tiempos de inactividad. Los métodos de inspección tradicionales suelen implicar enviar a alguien a lo alto de la torre para realizar una inspección manual, lo que 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 aerogeneradores 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 diversos tipos de daños y fallos en las palas, como erosión del borde de ataque, grietas, daños causados por rayos, delaminación y manchas en la superficie. Además, los sistemas de IA pueden supervisar las poblaciones locales de aves e integrarse con otros sistemas para ahuyentarlas, evitando daños adicionales en las palas y protegiendo a las aves.

Fig 3. Ejemplo de deteccion de danos superficiales en aerogeneradores mediante vision por computador (Fuente: labellerr.com).

Turbinas mareomotrices y ecosistemas marinos#

Las mareas también son una buena fuente de energía renovable, pero hay varios aspectos que deben tenerse en cuenta. Las turbinas mareomotrices afectan al ecosistema marino circundante. Interfieren con el movimiento de los animales marinos y también pueden atraparlos entre sus palas. El ruido submarino que producen estas turbinas también puede interferir con la comunicación de algunos animales marinos. Se pueden utilizar diversas 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 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.

Podemos comprender los ecosistemas marinos mediante la IA. También ayuda a los investigadores a responder preguntas al buscar un emplazamiento para construir turbinas. Por ejemplo, un investigador puede querer conocer la población de peces y otros seres vivos acuáticos de la zona, o saber si hay especies en peligro de extinción. Incluso después de seleccionar el emplazamiento y construir las instalaciones, estos sistemas pueden utilizarse para supervisar el entorno y 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 afrontan desafíos 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 analizando grandes cantidades de datos, detectando patrones y prediciendo problemas antes de que ocurran. Actuar de forma proactiva con la ayuda de la IA mantiene la planta en funcionamiento y ayuda a evitar reparaciones caras.

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

Una de las aplicaciones más interesantes de la IA en relación con las plantas geotérmicas aparece cuando intentamos identificar dónde construir una planta. La selección de emplazamientos para plantas geotérmicas mediante IA implica utilizar 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 emplazamientos más prometedores para la extracción de energía. Lo ideal es 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 afrontar los desafíos medioambientales es cada vez más evidente. Una encuesta realizada por Boston Consulting Group (BCG) reveló que el 87 % de los líderes mundiales en materia de clima e IA, tanto del sector público como del 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 las iniciativas medioambientales.

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

• SmartHelio: Startup suiza que diagnostica a distancia los problemas de los parques solares, predice fallos y proporciona soluciones en tiempo real mediante IA para mejorar el rendimiento y la vida útil de los sistemas solares.

• 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 las plantas, reduciendo el desperdicio de energía y la huella de carbono.

• Nova Innovation: Al liderar 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 con bajas emisiones de carbono.

• Solavio: Startup india que proporciona soluciones autónomas de limpieza de paneles solares basadas en IA, optimizando los programas de limpieza y mejorando 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 de forma temprana, supervisar las condiciones ambientales y encontrar los mejores emplazamientos para nuevos parques solares y aerogeneradores. Las aplicaciones de IA más avanzadas hacen que las energías renovables sean más eficientes, fiables y sostenibles. A medida que avance el sector, es probable que la IA impulse un mayor uso de energías limpias y contribuya a un planeta más saludable.

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