Como a IA em energia renovável apoia a sustentabilidade

Como sociedade, dependemos de combustíveis fósseis há bastante tempo. No ano passado, as emissões globais de dióxido de carbono relacionadas com a energia atingiram um novo máximo de 34,4 bilhões de toneladas métricas. Apesar de o Acordo de Paris de 2015 ter como objetivo manter o aquecimento global bem abaixo dos 2 graus Celsius, através da redução das emissões de carbono, ainda estamos a ter dificuldades em cumprir estes objetivos. Perante estes factos, a indústria energética está a concentrar-se nas energias renováveis.

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

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A mudança para energia renovável, no entanto, não é fácil. Existem desafios como escolher os locais certos, integrar sistemas e manter tudo funcionando de forma eficiente. A indústria de energia está recorrendo à Inteligência Artificial (IA) e à visão computacional para enfrentar esses desafios. O mercado mundial de IA para energia limpa está preparado para exceder US$ 75,82 bilhões até 2030. Neste artigo, veremos como a IA e a visão computacional estão mudando o setor de energia renovável e apoiando a sustentabilidade.

IA e energia renovável: tornando a energia verde mais inteligente

As tecnologias de IA, como a visão computacional, estão transformando o setor de energia renovável, analisando e extraindo informações valiosas de imagens e vídeos. A visão computacional usa algoritmos e modelos de aprendizado profundo para ajudar as máquinas a interpretar e entender dados visuais. Esses avanços tornam as operações de energia renovável mais eficientes, confiáveis e econômicas.

Aqui estão alguns benefícios importantes de usar visão computacional em energia renovável:

• Inspeção Automatizada de Equipamentos: Inspeção automatizada de equipamentos para detectar falhas precocemente, agendar manutenção oportuna e evitar avarias dispendiosas.
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• Previsão de Geração de Energia: Prever a geração de energia de fontes como o sol e o vento para gerir melhor a rede elétrica.
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• Otimização e Identificação: Otimização do uso de energia em edifícios, identificação de painéis solares danificados e muito mais.

No entanto, também existem desvantagens a serem consideradas:

• Altos Custos Iniciais: A implementação de tecnologias de IA e visão computacional pode exigir um investimento inicial significativo tanto em hardware quanto em software.
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• Dependência da Qualidade dos Dados: A eficácia dos sistemas de visão computacional depende muito da qualidade e quantidade dos dados nos quais são treinados, o que às vezes pode ser um fator limitante.
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• Dificuldade de Integração com Sistemas Legados: Frequentemente, máquinas em um ambiente industrial podem ser difíceis de integrar com IA.

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

Gerenciando parques solares com a ajuda da visão computacional

Uma fazenda solar é uma grande área de terra onde vários painéis solares são instalados para gerar eletricidade a partir da luz solar. As fazendas solares podem ser monitoradas e gerenciadas usando visão computacional durante todo o ciclo de vida de 25 anos de um painel solar. Por exemplo, durante a fase de construção, drones e satélites podem capturar imagens de alta resolução do local. Essas imagens podem ser analisadas usando visão computacional para garantir que tudo esteja instalado corretamente. Detectar erros como painéis desalinhados ou fiação incorreta no início economiza tempo e dinheiro, evitando erros dispendiosos. 

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Uma vez que o parque solar está operacional, a visão computacional pode desempenhar um papel vital na manutenção da sua eficiência. Câmeras de alta definição podem monitorar os painéis solares para problemas como rachaduras, acúmulo de poeira, crescimento de ervas daninhas e riscos de segurança. Relatórios detalhados sobre os problemas específicos e suas localizações podem ser elaborados rapidamente por um sistema de IA. Isso ajuda os trabalhadores de manutenção a resolver os problemas de forma rápida e precisa. Os tempos de inatividade são minimizados e o parque solar funciona de forma mais suave. 

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 estes dados de nuvens com outras informações, como temperatura e humidade, para prever quanta energia o parque solar irá produzir. Ajuda no planeamento e gestão do fornecimento de energia para tornar o parque solar mais eficiente e fiável.

Detecção de falhas em turbinas eólicas

Outra grande fonte de energia renovável é o vento. As turbinas eólicas aproveitam a energia eólica e a convertem em eletricidade. Essas turbinas são propensas a desgaste como qualquer outra máquina. A detecção de danos na superfície das pás das turbinas eólicas garante o desempenho ideal e evita paralisações dispendiosas. Os métodos de inspeção tradicionais geralmente envolvem o envio de alguém até a torre para inspeção manual, o que pode ser muito perigoso, demorado e caro. A IA simplifica todo o processo.

Modelos de visão computacional, como o Ultralytics YOLOv8, podem analisar imagens e vídeos de pás de turbinas capturadas usando drones ou câmaras terrestres de alta definição. Esses 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 da borda dianteira, rachaduras, danos causados por raios, delaminação e manchas na superfície. Além disso, os sistemas de IA podem monitorizar as populações locais de aves e integrar-se com outros sistemas para repelir, evitando mais danos às pás e protegendo as aves.

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Turbinas de maré e ecossistemas marinhos

As ondas de maré também são uma boa fonte de energia renovável, mas há alguns pontos a serem considerados. As turbinas de maré têm um impacto no ecossistema marinho circundante. Elas interferem no movimento das criaturas marinhas e também podem prendê-las em suas lâminas. O ruído subaquático que essas turbinas produzem também pode interferir na comunicação de algumas criaturas marinhas. Várias tecnologias de IA podem ser usadas para evitar esses obstáculos. 

Sabemos muito pouco sobre estes ecossistemas marinhos. Portanto, é importante usar tecnologia avançada para pesquisar e estudar estes ambientes em detalhe antes de extrairmos energia deles. Com financiamento do Departamento de Energia dos Estados Unidos, empresas como a Plainsight e a MarineSitu estão a colaborar para criar sistemas de monitorização ambiental baseados em IA para turbinas de marés e conversores de energia das ondas. Estes sistemas usam modelos de visão de ponta e câmaras subaquáticas.

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Podemos entender os ecossistemas marinhos usando IA. Também ajuda os investigadores a responder a perguntas ao procurar um local para construir turbinas. Por exemplo, um investigador pode querer saber sobre a população de peixes e outra vida aquática na área ou se existem espécies ameaçadas na área. Mesmo após a seleção do local e construção, estes sistemas podem ser usados para monitorizar o ambiente, bem como as turbinas.

Selecionando locais para usinas geotérmicas usando IA

Outra fonte de energia renovável pode ser encontrada em usinas geotérmicas. Estas usam o calor natural da Terra para gerar eletricidade. Tradicionalmente, essas usinas enfrentam desafios como falhas inesperadas de equipamentos, reparos dispendiosos e seleção ineficiente do local. Os sistemas de IA podem melhorar as operações da usina geotérmica, analisando grandes quantidades de dados, identificando padrões e prevendo problemas antes que eles ocorram. Ser proativo com a assistência da IA mantém a usina funcionando sem problemas e ajuda a evitar reparos caros.

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Uma das aplicações mais interessantes da IA em relação às usinas geotérmicas entra em cena quando estamos tentando identificar onde construir uma usina. A seleção de locais para usinas geotérmicas usando IA envolve o uso de imagens de satélite e dados geográficos para encontrar o local ideal. A IA pode analisar vários fatores, como características geológicas, fluxo de calor e temperaturas da superfície para identificar os locais mais promissores para a extração de energia. Idealmente, uma nova usina deve ser construída para aproveitar ao máximo a 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 as emissões de carbono

A importância da IA para enfrentar os desafios ambientais está se tornando cada vez mais evidente. Uma pesquisa conduzida pelo Boston Consulting Group (BCG) revelou que 87% dos líderes globais de clima e IA dos setores público e 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 devem tomar medidas mais proativas para apoiar a integração da IA em iniciativas ambientais.

Vamos dar uma olhada em algumas startups que usam IA e visão computacional para transformar o setor de energia renovável e impulsionar o desenvolvimento sustentável:

• SmartHelio: Uma 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 do sistema solar.

• Enfor: Esta startup dinamarquesa usa IA para prever e otimizar a produção e o consumo de energia renovável com base em dados meteorológicos, de terreno e de plantas, reduzindo o desperdício de energia e a pegada de carbono.

• Nova Innovation: Liderando um consórcio europeu, a Nova Innovation usa IA para melhorar o desempenho de turbinas de maré e acelerar a comercialização de energia de maré, oferecendo uma alternativa de baixo carbono.
• Solavio: Uma startup indiana que fornece soluções autônomas de limpeza movidas a IA para painéis solares, otimizando os cronogramas de limpeza e melhorando a eficiência para diminuir a pegada de carbono da produção de energia solar.

Concluindo

As tecnologias de IA estão redefinindo o setor de energia renovável, prevendo necessidades de manutenção, identificando problemas precocemente, monitorando condições ambientais e encontrando os melhores locais para novas fazendas solares e turbinas eólicas. Aplicações de IA de ponta tornam a energia renovável mais eficiente, confiável e sustentável. À medida que a indústria avança, a IA provavelmente impulsionará mais energia limpa e contribuirá para um planeta mais saudável.

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