Como a IA em energia renovável promove a sustentabilidade

Há bastante tempo, nossa sociedade depende de combustíveis fósseis. No ano passado, as emissões globais de dióxido de carbono relacionadas à energia atingiram um novo recorde de 34,4 bilhões de toneladas métricas. Embora o Acordo de Paris de 2015 tenha como objetivo manter o aquecimento global bem abaixo de 2 graus Celsius, reduzindo as emissões de carbono, ainda temos dificuldades para cumprir essas metas. Diante desses fatos, o setor de energia está se concentrando nas energias renováveis.

A energia renovável é gerada a partir de fontes naturais que se renovam continuamente e são sustentáveis a longo prazo. Ao contrário dos combustíveis fósseis, como petróleo e gás natural e carvão, que podem levar milhões de anos para se formar e se esgotam após o uso, as fontes de energia renovável podem ser repostas continuamente. Por exemplo, a luz solar, o vento e a energia geotérmica são fontes de energia renovável.

Fig. 1. Fontes de energia renovável.

No entanto, a transição para as energias renováveis não é fácil. Há desafios como escolher as localizações certas, integrar sistemas e manter tudo a funcionar de forma eficiente. O setor energético está a recorrer à inteligência artificial (AI) e à visão por computador para enfrentar estes desafios. Prevê-se que o mercado mundial de IA para energia limpa ultrapasse os 75,82 mil milhões de dólares até 2030. Neste artigo, vamos ver como a IA e a visão por computador estão a transformar o setor das energias renováveis e a apoiar a sustentabilidade.

IA e energia renovável: tornando a energia verde mais inteligente#

Tecnologias de IA, como a visão computacional, estão transformando o setor de energia renovável ao analisar imagens e vídeos e extrair deles informações valiosas. A visão computacional usa algoritmos e modelos de aprendizagem profunda para ajudar máquinas a interpretar e compreender dados visuais. Esses avanços tornam as operações de energia renovável mais eficientes, confiáveis e econômicas.

Veja alguns dos principais benefícios do uso da visão computacional na energia renovável:

• Inspeção automatizada de equipamentos: inspeção automatizada dos equipamentos para detectar falhas com antecedência, programar a manutenção em tempo hábil e evitar avarias dispendiosas.
• Previsão da geração de energia: previsão da geração de energia a partir de fontes como o sol e o vento para gerenciar melhor a rede elétrica.
• Otimização e identificação: otimização do uso de energia em edifícios, identificação de painéis solares danificados e muito mais.

No entanto, também há desvantagens a considerar:

• Custos iniciais elevados: A implementação de tecnologias de IA e visão por computador pode exigir um investimento inicial significativo, tanto em hardware como em software.
• Dependência da qualidade dos dados: a eficácia dos sistemas de visão computacional depende muito da qualidade e da quantidade dos dados usados no treinamento, o que às vezes pode ser um fator limitante.
• Dificuldade de integração com sistemas legados: muitas vezes, pode ser difícil integrar máquinas de ambientes industriais com a IA.

Tendo em mente os benefícios e as desvantagens, vamos explorar algumas aplicações práticas da visão computacional no setor de energia renovável.

Gerenciamento de parques solares com a ajuda da visão computacional#

Uma central solar é uma grande área de terreno onde são instalados vários painéis solares para gerar eletricidade a partir da luz solar. As centrais solares podem ser monitorizadas e geridas com visão por computador durante todo o ciclo de vida de 25 anos de um painel solar. Por exemplo, durante a fase de construção, drones e satélites podem captar imagens de alta resolução do local. Estas imagens podem ser analisadas com visão por computador para garantir que tudo está instalado corretamente. A deteção precoce de erros, como painéis desalinhados ou cablagem incorreta, poupa tempo e dinheiro ao evitar erros dispendiosos.

Fig. 2. Monitoramento da instalação de painéis solares e comparação com os planos de projeto usando visão computacional.

Quando o parque solar entra em operação, a visão computacional pode desempenhar um papel fundamental na manutenção da sua eficiência. Câmeras de alta definição podem monitorar os painéis solares para detectar problemas como rachaduras, acúmulo de poeira, crescimento de ervas daninhas e riscos à segurança. Um sistema de IA pode gerar rapidamente relatórios detalhados sobre os problemas específicos e sua localização. Isso ajuda as equipes de manutenção a resolver os problemas com rapidez e precisão. O tempo de inatividade é reduzido e o parque solar funciona com mais eficiência.

Os sistemas de visão computacional também podem usar imagens em tempo real para verificar a quantidade de cobertura de nuvens sobre um parque solar. A IA combina esses dados sobre as nuvens com outras informações, como temperatura e umidade, para prever quanta energia o parque solar produzirá. Isso ajuda no planejamento e no gerenciamento do fornecimento de energia, tornando o parque solar mais eficiente e confiável.

Detecção de falhas em turbinas eólicas#

O vento é outra excelente fonte de energia renovável. As turbinas eólicas convertem a energia do vento em eletricidade. Como qualquer outra maquinaria, estas turbinas estão sujeitas a desgaste. A deteção de danos superficiais nas pás das turbinas eólicas garante um desempenho ideal e evita períodos de inatividade dispendiosos. Os métodos tradicionais de inspeção envolvem muitas vezes enviar alguém ao topo da torre para fazer uma inspeção manual, o que pode ser muito perigoso, demorado e dispendioso. A IA simplifica todo o processo.

Os modelos de visão por computador, como o Ultralytics YOLOv8, podem analisar imagens e vídeos das pás de turbinas captados por drones ou câmaras terrestres de alta definição. Estes modelos de IA usam tarefas como deteção de objetos, segmentação de instâncias e classificação de imagens para identificar vários tipos de danos e falhas nas pás, como erosão do bordo de ataque, fissuras, danos causados por raios, delaminação e manchas superficiais. Conjuntos de dados públicos como YOLO Annotated Wind Turbine Surface Damage, na Ultralytics Platform, podem ser usados para treinar estes modelos. Além disso, os sistemas de IA podem monitorizar as populações locais de aves e integrar-se com outros sistemas para as afastar, evitando mais danos nas pás e protegendo as aves.

Fig. 3. Exemplo de detecção de danos superficiais em turbinas eólicas usando visão computacional (fonte: labellerr.com).

Turbinas de maré e ecossistemas marinhos#

As marés também são uma boa fonte de energia renovável, mas a energia das marés exige algumas precauções. As turbinas mareomotrizes afetam o ecossistema marinho circundante. Interferem com o movimento dos animais marinhos e podem até prendê-los nas pás. O ruído subaquático produzido por estas turbinas também pode interferir com a comunicação de alguns animais marinhos. É possível recorrer a várias tecnologias de IA para evitar estes obstáculos.

Sabemos muito pouco sobre esses ecossistemas marinhos. Por isso, é importante usar tecnologia avançada para pesquisar e estudar esses ambientes em detalhes antes de extrair energia deles. Com financiamento do Departamento de Energia dos Estados Unidos, empresas como Plainsight e MarineSitu estão colaborando para criar sistemas de monitoramento ambiental baseados em IA para turbinas de maré e conversores de energia das ondas. Esses sistemas usam modelos de visão de última geração e câmeras subaquáticas.

Fig. 4. Exemplo de uso do modelo de visão computacional Ultralytics YOLOv8 para detectar peixes.

A IA permite compreender os ecossistemas marinhos. Ela também ajuda pesquisadores a responder perguntas ao escolher um local para construir turbinas. Por exemplo, um pesquisador pode querer conhecer a população de peixes e de outros animais aquáticos na área ou saber se há espécies ameaçadas de extinção no local. Mesmo após a seleção do local e a construção, esses sistemas podem ser usados para monitorar o ambiente e as turbinas.

Seleção de locais para usinas geotérmicas usando IA#

Outra fonte de energia renovável pode ser encontrada nas usinas geotérmicas, que usam o calor natural da Terra para gerar eletricidade. Tradicionalmente, essas usinas enfrentam desafios como falhas inesperadas de equipamentos, reparos dispendiosos e seleção ineficiente de locais. Os sistemas de IA podem melhorar as operações de usinas geotérmicas ao analisar grandes volumes de dados, identificar padrões e prever problemas antes que ocorram. Com a ajuda da IA, agir de forma proativa mantém a usina funcionando bem e ajuda a evitar reparos caros.

Fig. 5. Uma usina geotérmica. Fonte da imagem: Envato Elements.

Uma das aplicações mais interessantes da IA em centrais geotérmicas surge quando se procura identificar onde construir uma central. A seleção de locais para centrais geotérmicas com IA envolve o uso de imagens de satélite e dados geográficos para encontrar a localização ideal. A IA pode analisar vários fatores, como características geológicas, fluxo de calor e temperaturas da superfície, para identificar os locais mais promissores para extrair energia. Idealmente, uma nova central deve ser construída para aproveitar o máximo possível de energia geotérmica. Além disso, a IA pode ajudar a avaliar o impacto ambiental, o acesso à infraestrutura e os riscos potenciais, tornando o processo de seleção do local mais abrangente e preciso.

Startups que usam IA para reduzir a pegada de carbono#

A importância da IA para enfrentar desafios ambientais está cada vez mais evidente. Uma pesquisa realizada pelo Boston Consulting Group (BCG) revelou que 87% dos líderes globais de clima e IA, tanto do setor público quanto do privado, reconhecem o valor da análise avançada e da IA no combate às mudanças climáticas. Além disso, 67% dos líderes do setor privado acreditam que os governos deveriam adotar medidas mais proativas para apoiar a integração da IA em iniciativas ambientais.

Confira algumas startups que usam IA e visão computacional para transformar o setor de energia renovável e promover o desenvolvimento sustentável:

• SmartHelio: startup suíça que diagnostica remotamente problemas em parques solares, prevê falhas e fornece soluções em tempo real usando IA para melhorar o desempenho e a vida útil dos sistemas solares.
• Enfor: esta startup dinamarquesa usa IA para prever e otimizar a produção e o consumo de energia renovável com base em dados meteorológicos, do terreno e das usinas, reduzindo o desperdício de energia e a pegada de carbono.
• Nova Innovation: à frente de um consórcio europeu, a Nova Innovation usa IA para melhorar o desempenho das turbinas de maré e acelerar a comercialização da energia das marés, oferecendo uma alternativa de baixo carbono.
• Solavio: startup indiana que oferece soluções autônomas de limpeza de painéis solares baseadas em IA, otimiza os cronogramas de limpeza e melhora a eficiência para reduzir a pegada de carbono da produção de energia solar.

Encerramento#

As tecnologias de IA estão a redefinir o setor das energias renováveis ao prever necessidades de manutenção, detetar problemas antecipadamente, monitorizar condições ambientais e encontrar os melhores locais para novas centrais solares e turbinas eólicas. Estas aplicações de IA tornam as energias renováveis mais eficientes, fiáveis e sustentáveis. À medida que o setor evolui, é provável que a IA impulsione a produção de mais energia limpa e contribua para um planeta mais saudável.

Queres saber mais sobre IA? Liga-te à nossa comunidade! Explora o nosso repositório do GitHub para saberes mais sobre como usamos a IA para criar soluções inovadoras em vários setores, como os cuidados de saúde e a agricultura. Colabora, inova e aprende connosco!