Como a IA na energia renovável apoia a sustentabilidade

Como sociedade, temos dependido de combustíveis fósseis há bastante tempo. No ano passado, as emissões globais de dióxido de carbono relacionadas com a energia atingiram um novo recorde de 34,4 mil milhões de toneladas métricas. Embora o Acordo de Paris de 2015 vise manter o aquecimento global bem abaixo dos 2 graus Celsius através da redução das emissões de carbono, ainda temos dificuldade em atingir estas metas. Tendo em conta estes factos, o setor energético está a concentrar-se na energia renovável.

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

Fig 1. Fontes de energia renovável.

Mudar para energia renovável, no entanto, não é fácil. Existem desafios como escolher os locais certos, integrar sistemas e manter tudo a funcionar de forma eficiente. O setor energético está a recorrer à inteligência artificial (IA) e à visão computacional para enfrentar estes desafios. O mercado mundial de IA para energia limpa está preparado para exceder $75,82 mil milhões até 2030. Neste artigo, veremos como a IA e a visão computacional estão a mudar o setor da energia renovável e a apoiar a sustentabilidade.

Link to this sectionIA e energia renovável: Tornando a energia verde mais inteligente#

As tecnologias de IA, como a visão computacional, estão a transformar o setor da energia renovável ao analisar e extrair informações valiosas de imagens e vídeos. A visão computacional utiliza algoritmos e modelos de aprendizagem profunda para ajudar as máquinas a interpretar e compreender dados visuais. Estes avanços tornam as operações de energia renovável mais eficientes, fiáveis e económicas.

Aqui estão alguns benefícios fundamentais da utilização da visão computacional na energia renovável:

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

No entanto, também existem desvantagens a considerar:

• Custos Iniciais Elevados: Implementar tecnologias de IA e visão computacional 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 fortemente da qualidade e quantidade dos dados em que são treinados, o que pode, por vezes, ser um fator limitante.
• Dificuldade de Integração com Sistemas Legados: Muitas vezes, máquinas num ambiente industrial podem revelar-se difíceis de integrar com IA.

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

Link to this sectionGerir parques solares com a ajuda da visão computacional#

Um parque solar é uma grande área de terreno onde estão instalados vários painéis solares para gerar eletricidade a partir da luz solar. Os parques solares podem ser monitorizados e geridos 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. Estas imagens podem ser analisadas usando visão computacional para garantir que tudo está instalado corretamente. Detetar erros como painéis desalinhados ou cablagem incorreta precocemente poupa tempo e dinheiro ao evitar erros dispendiosos.

Fig 2. Monitorização da instalação de painéis solares e comparação com planos de design usando visão computacional.

Assim que o parque solar está operacional, a visão computacional pode desempenhar um papel vital na manutenção da sua eficiência. Câmaras de alta definição podem monitorizar os painéis solares para problemas como fissuras, acumulação de poeira, crescimento de ervas daninhas e riscos de segurança. Relatórios detalhados sobre os problemas específicos e as suas localizações podem ser elaborados rapidamente por um sistema de IA. Isto ajuda os trabalhadores de manutenção a resolver problemas de forma rápida e precisa. Os tempos de inatividade são minimizados e o parque solar funciona de forma mais fluida.

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 produzirá. Isto ajuda no planeamento e gestão do fornecimento de energia para tornar o parque solar mais eficiente e fiável.

Link to this sectionDetetar falhas em turbinas eólicas#

Outra excelente fonte de energia renovável é o vento. As turbinas eólicas aproveitam a energia eólica e convertem-na em eletricidade. Estas turbinas estão sujeitas a desgaste como qualquer outra maquinaria. Detetar danos na superfície das pás das turbinas eólicas garante um desempenho ideal e evita tempos de inatividade dispendiosos. Os métodos de inspeção tradicionais envolvem frequentemente enviar alguém para cima da torre para inspeção manual, o que pode ser muito perigoso, moroso e dispendioso. A IA simplifica todo o processo.

Modelos de visão computacional como o Ultralytics YOLOv8 podem analisar imagens e vídeos de pás de turbinas capturados usando drones ou câmaras de alta definição baseadas no solo. Estes modelos de IA utilizam tarefas como deteção de objetos, segmentação de instâncias e classificação de imagens para identificar vários tipos de danos e falhas nas pás, tais como erosão do bordo de ataque, fissuras, danos por queda de raios, delaminação e manchas na superfície. Além disto, os sistemas de IA podem monitorizar populações locais de aves e integrar-se com outros sistemas para as repelir, evitando mais danos às pás e protegendo as aves.

Fig 3. Exemplo de deteção de danos na superfície de turbinas eólicas usando visão computacional.

Link to this sectionTurbinas maremotrizes e ecossistemas marinhos#

As ondas das marés são também uma boa fonte de energia renovável, mas trazem alguns pontos a ter em conta. As turbinas maremotrizes têm um impacto no ecossistema marinho circundante. Interferem com o movimento das criaturas marinhas e podem também prendê-las nas suas pás. O ruído subaquático que estas turbinas produzem pode também interferir com a comunicação de algumas criaturas marinhas. Várias tecnologias de IA podem ser usadas para evitar estes obstáculos.

Sabemos muito pouco sobre estes ecossistemas marinhos. Por isso, 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 maremotrizes e conversores de energia das ondas. Estes sistemas usam modelos de visão de ponta e câmaras subaquáticas.

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

Podemos compreender 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 em vias de extinção na área. Mesmo após a seleção do local e a construção, estes sistemas podem ser usados para monitorizar o ambiente, bem como as turbinas.

Link to this sectionSelecionar locais para centrais geotérmicas usando IA#

Outra fonte de energia renovável pode ser encontrada em centrais geotérmicas. Estas utilizam o calor natural da Terra para gerar eletricidade. Tradicionalmente, estas centrais enfrentam desafios como falhas inesperadas de equipamento, reparações dispendiosas e seleção ineficiente de locais. Os sistemas de IA podem melhorar as operações das centrais geotérmicas ao analisar grandes quantidades de dados, detetar padrões e prever problemas antes que ocorram. Ser proativo com a ajuda da IA mantém a central a funcionar sem problemas e ajuda a evitar reparações dispendiosas.

Fig 5. Uma central de energia geotérmica. Fonte da Imagem: Envato Elements.

Uma das aplicações mais interessantes da IA no que diz respeito a centrais geotérmicas entra em cena quando tentamos identificar onde construir uma central. Selecionar locais para centrais geotérmicas usando 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 de superfície para identificar os locais mais promissores para a extração de energia. Idealmente, uma nova central deve ser construída para aproveitar o máximo de energia geotérmica. Além disso, a IA pode ajudar a avaliar o impacto ambiental, o acesso a infraestruturas e riscos potenciais, tornando o processo de seleção de locais mais abrangente e preciso.

Link to this sectionStartups a usar IA para reduzir pegadas de carbono#

A importância da IA no tratamento de desafios ambientais está a tornar-se cada vez mais evidente. Um inquérito realizado pelo Boston Consulting Group (BCG) revelou que 87% dos líderes mundiais em clima e IA dos setores público e privado reconhecem o valor da análise avançada e da IA no combate às alterações 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 olhadela a algumas startups que usam IA e visão computacional para transformar o setor da energia renovável e capacitar 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 da central, 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 das turbinas maremotrizes e acelerar a comercialização da energia das marés, oferecendo uma alternativa de baixo carbono.

• Solavio: Uma startup indiana que fornece soluções de limpeza autónomas baseadas em IA para painéis solares, otimizando os horários de limpeza e melhorando a eficiência para reduzir a pegada de carbono da produção de energia solar.

Link to this sectionConclusão#

As tecnologias de IA estão a redefinir o setor da energia renovável ao prever necessidades de manutenção, detetar problemas precocemente, monitorizar condições ambientais e encontrar os melhores locais para novos parques solares e turbinas eólicas. Aplicações de IA de ponta tornam a energia renovável mais eficiente, fiável e sustentável. À medida que o setor progride, a IA provavelmente impulsionará mais energia limpa e contribuirá para um planeta mais saudável.

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