La IA en el sector energético: ¿ventaja o reto?

El consumo de energía de la que genera la Inteligencia Artificial (IA) crece a un ritmo anual del 30% y la potencia de cálculo necesaria para mantener el auge de la IA se duplica aproximadamente cada 100 días, según datos del Foro Económico Mundial. Esto significa que la energía necesaria para ejecutar las tareas de la IA se está acelerando rápidamente, con importantes implicaciones para el medio ambiente.

Pero, ¿Cómo podemos gestionar esta situación? Se están estudiando medidas inmediatas como limitar el uso de energía durante las fases de formación e inferencia de modelos de IA y optimizar la programación para ahorrar energía. A largo plazo, la integración de la IA con la computación cuántica podría ayudar a reducir su huella energética, ya que muestra una relación más eficiente entre la potencia de cálculo y el uso de energía.

Este rápido aumento de la demanda energética supone un reto, pero las fuentes de energía renovables se están integrando cada vez más para hacer frente a esta enorme necesidad.

En primer lugar, las fuentes de energía renovables como la solar y la eólica son cada vez más frecuentes, se instalan con rapidez y pueden abastecer a un gran número de clientes corporativos, incluidas las empresas de IA. En segundo lugar, varios avances tecnológicos están haciendo que las energías renovables se integren más con la propia IA.

Por ejemplo, la IA puede mejorar la gestión y la estabilidad de la red mediante la previsión de la producción de energía renovable a través del análisis de los patrones climáticos y los datos históricos. Esto ayuda a equilibrar la oferta y la demanda en tiempo real, haciendo que la red energética sea más resistente y eficiente.

Estos avances son cruciales para garantizar que las energías renovables puedan satisfacer la creciente demanda de la IA y otros sectores.

Tres estrategias para hacer frente al envejecimiento de las redes eléctricas europeas

Además, se están aplicando varias estrategias y avances tecnológicos para hacer frente a uno de los mayores retos del sector: el envejecimiento de las redes eléctricas europeas, que pueden resumirse en tres aspectos principales: modernización de la red, soluciones de almacenamiento de energía e integración de la IA.

La modernización de la red es crucial e implica la actualización de la infraestructura mediante la sustitución de equipos obsoletos, la mejora de la capacidad de la red y la integración de tecnologías de red inteligente. Por ejemplo, el Plan de Acción de la Red de la UE pretende invertir casi 600.000 millones de euros de aquí a 2030 para modernizar la red y apoyar la integración de fuentes de energía renovables.

La integración de la IA desempeña un papel fundamental en la optimización de la gestión de la red. La IA puede predecir patrones de consumo y producción de energía, ayudando así a equilibrar la oferta y la demanda en tiempo real. Esto mejora la estabilidad y la eficiencia de la red, facilitando la integración de fuentes de energía renovables.

Los sistemas avanzados de almacenamiento de energía, como las baterías, son esenciales para gestionar la naturaleza intermitente de las energías renovables. Los modelos basados en IA pueden optimizar el uso y el rendimiento de estos sistemas de almacenamiento, garantizando un suministro fiable de energía incluso cuando las fuentes renovables no están produciendo.

Ventajas de la IA para el sector de la energía

La IA contribuye significativamente a la optimización del almacenamiento de energía a través de varios mecanismos clave. Mediante el análisis predictivo, la IA analiza grandes cantidades de datos procedentes de diversas fuentes, como previsiones meteorológicas, patrones de consumo energético y condiciones de la red. Esto permite a la IA predecir la producción y el consumo de energía, optimizando cuándo y cómo debe almacenarse y liberarse la energía.

Además, la IA puede tomar decisiones en tiempo real para equilibrar la oferta y la demanda. Por ejemplo, durante los periodos de mayor producción de energía renovable, la IA puede decidir almacenar el exceso de energía. A la inversa, durante los picos de demanda, la IA puede gestionar eficazmente la descarga de la energía almacenada para garantizar un suministro estable.

Los algoritmos de IA también pueden optimizar los ciclos de carga y descarga de las baterías, alargando su vida útil y mejorando su eficiencia. Al predecir los mejores momentos para cargar y descargar, la IA ayuda a reducir el desgaste de las baterías. Además, la IA puede supervisar la salud de los sistemas de almacenamiento de energía, prediciendo posibles fallos antes de que se produzcan. Este enfoque de mantenimiento proactivo ayuda a minimizar el tiempo de inactividad y a reducir los costes de mantenimiento.

Por eso, aunque la IA aumenta la demanda de energía y ejerce presión sobre la red, su integración con fuentes de energía renovables puede ayudar a mitigar estos retos. Al aprovechar las capacidades de la IA para optimizar la producción de energía, prever la demanda y gestionar la estabilidad de la red, podemos hacer que el sistema energético sea más eficiente y resistente. Esto no sólo ayuda a equilibrar el aumento de la demanda, sino que también apoya la transición hacia un futuro energético más sostenible y descarbonizado.

Dario Bertagna es responsable de Clean Energy en Capital Dynamics.