Todos conocemos los grandes datos de la IA y cómo esta se está ya convirtiendo en la próxima gran revolución tecnológica. Sin embargo, lejos de los grandes números se sitúa la realidad, aquella en la que los partners TI viven y donde deben llevar esta tendencia al negocio. Y es ahí justo donde la Inteligencia Artificial necesita casos de uso para entender cómo va a transformar diferentes verticales.
Los casos de uso de IA son esenciales para entender qué se puede hacer con la tecnología. Son solo una base para comprender el potencial de ciertas herramientas, pero un apoyo para saber que rumbo tomar. El resto de condimentos en forma de servicios y valor añadido lo deben poner los partners y es ahí donde está el gran reto.
Por lo pronto te dejamos con varios casos de uso de IA para el sector energético, propuestas por Entelgy, que pueden ser el inicio de oportunidades y proyectos que, según Research and Markets, podría alcanzar los 14.527 millones de dólares en 2028.
Predicción de la producción de energía
La Inteligencia Artificial utiliza el análisis de datos para predecir con hasta 36 horas de antelación en qué zonas geográficas bajará la producción de energías renovables y se producirán picos de demanda adicional, con el objetivo de que las compañías eléctricas puedan aumentar la producción en otras plantas con mejores condiciones climatológicas para compensar la pérdida, evitando así cortes o escasez de suministro.
Gestión de la red
En España, las viviendas registran una media de consumo de 137 Kwh/m2 al año, según Deepki. La Inteligencia Artificial y el aprendizaje automático podrán utilizar el análisis de datos para predecir este consumo de energía en los hogares, ayudando a las compañías eléctricas a saber cuánta energía se requerirá en los próximos días y emplearla mejor. Un caso de uso de IA podría ser claro: si el consumo va a ser alto, pueden aumentar la producción de energía, mientras que si es bajo, se puede reducir la producción para evitar el desperdicio.
Mejora de la eficiencia de las infraestructuras
Mediante el análisis predictivo de infraestructuras basados en algoritmos big data se pueden identificar el rendimiento de las turbinas eólicas y los paneles solares, lo que permite a los operadores optimizar su producción y minimizar el tiempo de inactividad. La inteligencia artificial permite predecir y prevenir fallos en sus instalaciones, optimizar la producción de energía y reducir los costos operativos. Por ejemplo, puede predecir patrones de viento y ajustar la inclinación de las palas de los aerogeneradores para maximizar la producción de energía. Del mismo modo, puede analizar los datos de radiación solar y ajustar el ángulo y la orientación de los paneles solares para captar más energía del sol.
Búsqueda de ubicaciones óptimas
La analítica avanzada puede contribuir a la realización de diseños de instalaciones renovables más eficientes. A través de imágenes de satélite junto con el análisis de otros datos como el histórico meteorológico se puede encontrar las ubicaciones más eficaces para instalar una nueva central eólica o solar, lo que se traduciría en una mayor producción de energía y precios más bajos.
Mejora de la eficiencia energética de los edificios
Analizando datos de diversas fuentes, la IA puede optimizar el uso de la energía en los edificios, reduciendo el despilfarro y disminuyendo los costes energéticos. Los sistemas de edificios inteligentes que hacen uso de la Inteligencia Artificial pueden optimizar el consumo de energía y ahorrar el exceso para utilizarla cuando se produce un apagón. Esto es especialmente importante para las empresas que suelen ser grandes consumidores de energía, ya que según los últimos datos del Instituto Nacional de Estadísticas, el 55,5% del total de energía consumida fue usada por las compañías, mientras que los hogares solo utilizan 7,3% del total.
