Como a IA na 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 à energia atingiram um novo recorde de 34,4 bilhões de toneladas métricas. Embora o Acordo de Paris de 2015 vise manter o aquecimento global bem abaixo de 2 graus Celsius por meio da redução das emissões de carbono, ainda estamos com dificuldades para alcançar essas metas. Diante desses fatos, o setor energético está voltando sua atenção para a 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 carvão, petróleo e gás natural, cuja formação pode levar milhões de anos e que se esgotam após o uso, 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.

No entanto, a transição para a energia renovável não é fácil. Há desafios como a escolha dos locais certos, a integração de sistemas e a manutenção da eficiência de tudo. O setor 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 projetado para superar $75,82 bilhões até 2030. Neste artigo, veremos como a IA e a visão computacional estão transformando 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 ao analisar e extrair 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 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: A implementação de tecnologias de IA e visão computacional pode exigir um investimento inicial significativo tanto em hardware quanto 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.

Gerir 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 com visão computacional para garantir que tudo seja instalado corretamente. Detectar erros antecipadamente, como painéis desalinhados ou fiação incorreta, poupa tempo e dinheiro ao prevenir falhas dispendiosas.

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

Uma vez que a fazenda solar esteja operacional, a visão computacional pode desempenhar um papel vital na manutenção de sua eficiência. Câmeras de alta definição podem monitorar os painéis solares em busca de problemas como rachaduras, acúmulo de poeira, crescimento de ervas daninhas e riscos à segurança. Relatórios detalhados sobre os problemas específicos e suas localizações podem ser gerados rapidamente por um sistema de IA. Isso ajuda os trabalhadores de manutenção a resolverem os problemas de forma rápida e precisa. O tempo de inatividade é minimizado e a fazenda solar funciona de maneira 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 produzirá. Isto ajuda no planeamento e gestão do fornecimento de energia para tornar o parque solar mais eficiente e fiável.

Detetar 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 por drones ou câmeras terrestres de alta definição. Esses modelos de IA usam tarefas como detecção de objetos, segmentação de instâncias e classificação de imagens para identificar vários tipos de danos e falhas nas pás, tais como erosão na borda de fuga, rachaduras, danos por queda de raio, deslaminação e manchas na superfície. Além disso, os sistemas de IA podem monitorar populações de aves locais e integrar-se a outros sistemas para afastá-las, evitando mais danos às pás e protegendo os pássaros.

Fig. 3 Exemplo de detecção de danos superficiais em turbinas eólicas usando visão computacional.

Turbinas 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 a IA. Ela também ajuda os pesquisadores a responderem a perguntas na busca por um local para construir turbinas. Por exemplo, um pesquisador pode querer saber sobre a população de peixes e outras formas de vida aquática na área ou se há alguma espécie ameaçada de extinção no local. Mesmo após a seleção do local e a construção, esses sistemas podem ser usados para monitorar o meio ambiente, bem como as turbinas.

Selecionar 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 em relação às usinas geotérmicas surge quando tentamos identificar onde construir uma usina. A seleção de locais para usinas 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 de superfície, para identificar os locais mais promissores para a extração de energia. Idealmente, uma nova usina deve ser construída para aproveitar o máximo 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 de locais mais abrangente e preciso.

Startups a usar IA para reduzir pegadas de carbono#

A importância da IA para enfrentar os desafios ambientais está se tornando cada vez mais evidente. Uma pesquisa realizada pelo Boston Consulting Group (BCG) revelou que 87% dos líderes globais em 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 adotar 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 fazendas 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 relevo e da usina, 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 de turbinas maremotrizes e acelerar a comercialização de energia das marés, oferecendo uma alternativa de baixo carbono.

• Solavio: Uma startup indiana que fornece soluções de limpeza autônomas impulsionadas por IA para painéis solares, otimizando cronogramas 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 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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