Como a IA nas energias renováveis apoia a sustentabilidade

Enquanto sociedade, dependemos de combustíveis fósseis há já bastante tempo. No ano passado, as emissões globais de dióxido de carbono relacionadas com a energia atingiram um novo máximo de 34,4 mil milhões de toneladas métricas. Embora o Acordo de Paris de 2015 tenha como objetivo manter o aquecimento global bem abaixo dos 2 graus Celsius através da redução das emissões de carbono, continuamos a ter dificuldades em cumprir estas metas. Perante estes factos, o setor da energia está a apostar nas energias renováveis.

As energias renováveis são geradas a partir de fontes naturais que se regeneram continuamente e são sustentáveis a longo prazo. Ao contrário dos combustíveis fósseis, como o carvão, o petróleo e o gás natural, que podem demorar milhões de anos a formar-se e se esgotam depois de utilizados, as fontes de energia renovável podem ser constantemente repostas. Por exemplo, a luz solar, o vento e a energia geotérmica são fontes de energia renovável.

Fig. 1 Fontes de energia renovável.

Mudar para as energias renováveis, no entanto, não é fácil. Existem desafios como escolher os locais certos, integrar sistemas e manter tudo a funcionar de forma eficiente. O setor da energia está a recorrer à inteligência artificial (IA) e à visão computacional para enfrentar estes desafios. Prevê-se que o mercado mundial de IA para energia limpa ultrapasse os $75,82 mil milhões até 2030. Neste artigo, veremos como a IA e a visão computacional estão a transformar o setor das energias renováveis e a apoiar a sustentabilidade.

IA e energias renováveis: tornar a energia verde mais inteligente#

As tecnologias de IA, como a visão computacional, estão a transformar o setor das energias renováveis 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.

Eis alguns dos principais benefícios da utilização da visão computacional nas energias renováveis:

• Inspeção automatizada de equipamentos: Inspeção automatizada de equipamentos para detetar falhas precocemente, agendar a manutenção atempadamente e evitar avarias dispendiosas.
• Previsão da produção de energia: Prever a produção de energia a partir de fontes como o sol e o vento para gerir melhor a rede elétrica.
• Otimização e identificação: Otimizar o consumo de energia em edifícios, identificar painéis solares danificados, entre outras aplicações.

No entanto, também há desvantagens a considerar:

• Custos iniciais elevados: A implementação de 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 muito da qualidade e da quantidade dos dados com que são treinados, o que pode por vezes 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 das energias renováveis.

Gerir parques solares com a ajuda da visão computacional#

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

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

Quando o parque solar está operacional, a visão computacional pode desempenhar um papel fundamental na manutenção da sua eficiência. Câmaras de alta definição podem monitorizar os painéis solares para detetar problemas como fissuras, acumulação de poeira, crescimento de ervas daninhas e riscos de segurança. Um sistema de IA pode compilar rapidamente relatórios detalhados sobre os problemas específicos e a sua localização. Isso ajuda os técnicos de manutenção a resolver os problemas de forma rápida e precisa. Os períodos de inatividade são minimizados e o parque solar funciona de forma mais regular.

Os sistemas de visão computacional também podem utilizar imagens em tempo real para verificar a quantidade de cobertura de nuvens sobre um parque solar. A IA combina estes dados sobre as nuvens com outras informações, como a temperatura e a humidade, para prever quanta energia o parque solar irá produzir. Isso ajuda a planear e gerir o fornecimento de energia, tornando o parque solar mais eficiente e fiável.

Detetar falhas em turbinas eólicas#

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

Os modelos de visão computacional, como o Ultralytics YOLOv8, podem analisar imagens e vídeos de pás de turbinas captados por drones ou câmaras de alta definição instaladas 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, como erosão do bordo de ataque, fissuras, danos provocados por relâmpagos, delaminação e manchas superficiais. 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 deteção de danos superficiais em turbinas eólicas utilizando visão computacional (Fonte: labellerr.com).

Turbinas de maré e ecossistemas marinhos#

As marés são também uma boa fonte de energia renovável, mas há alguns aspetos a ter em conta. As turbinas de maré têm um impacto no ecossistema marinho circundante. Interferem com o movimento das criaturas marinhas e também podem prendê-las nas suas pás. O ruído subaquático produzido por estas turbinas pode igualmente interferir com a comunicação de algumas criaturas marinhas. Podem ser utilizadas várias tecnologias de IA para evitar estes obstáculos.

Sabemos muito pouco sobre estes ecossistemas marinhos. Por isso, é importante utilizar tecnologia avançada para investigar e estudar detalhadamente estes ambientes antes de extrair 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 maré e conversores de energia das ondas. Estes sistemas utilizam modelos de visão de última geração e câmaras subaquáticas.

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

Podemos compreender os ecossistemas marinhos através da IA. Esta também ajuda os investigadores a responder a perguntas ao procurarem um local para construir turbinas. Por exemplo, um investigador pode querer saber mais sobre a população de peixes e outras formas de vida aquática na área, ou se existem espécies ameaçadas na região. Mesmo após a seleção do local e a construção, estes sistemas podem ser utilizados para monitorizar o ambiente, bem como as turbinas.

Selecionar locais para centrais geotérmicas através da IA#

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

Fig. 5. Uma central elétrica geotérmica. Fonte da imagem: Envato Elements.

Uma das aplicações mais interessantes da IA no contexto das centrais geotérmicas surge quando tentamos identificar onde construir uma central. A seleção de locais para centrais geotérmicas através da IA envolve a utilização 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 à 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 os riscos potenciais, tornando o processo de seleção do local mais abrangente e preciso.

Startups que utilizam IA para reduzir as pegadas de carbono#

A importância da IA na resposta aos desafios ambientais está a tornar-se cada vez mais evidente. Um inquérito realizado pelo Grupo de Consultoria de Boston (BCG) revelou que 87% dos líderes mundiais de 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.

Vejamos algumas startups que utilizam IA e visão computacional para transformar o setor das energias renováveis e promover o desenvolvimento sustentável:

• SmartHelio: Uma startup suíça que diagnostica remotamente problemas em parques solares, prevê falhas e fornece soluções em tempo real utilizando IA para melhorar o desempenho e a vida útil dos sistemas solares.

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

• Nova Innovation: Liderando um consórcio europeu, a Nova Innovation utiliza IA para melhorar o desempenho das turbinas de maré e acelerar a comercialização da energia das marés, oferecendo uma alternativa de baixo carbono.

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

Conclusão#

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

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