Os dois lados do surgimento da IA ​​no setor de energia renovável

A IA está se tornando uma ferramenta fundamental para melhorar a eficiência do sistema energético global e, em particular, para garantir o lançamento das energias renováveis . "A IA permite, por um lado, otimizar a previsão da geração (solar, eólica) ajustando os modelos climáticos e de produção em tempo real; e, por outro, também ajuda a melhorar a gestão da demanda e do armazenamento, bem como um ajuste quase instantâneo entre oferta e demanda, o que aumenta a eficiência do sistema", explica Ismael Morales, Chefe de Política Climática da Renewable Foundation.

Nesse sentido, seu potencial é enorme, “desde que sua aplicação esteja alinhada a critérios rigorosos de sustentabilidade e equidade social , juntamente com bases de dados físicas e seu consumo de recursos naturais, que também devem ser abastecidos com energia renovável”.

Miguel Colomo, chefe de manutenção preditiva da Endesa, dá exemplos específicos. "A IA está presente em muitos dos nossos processos. Por exemplo, ela nos ajuda a prever a produção de energia para a tomada de decisões com base nos recursos eólicos, solares e hidrelétricos que teremos em nossas usinas", ele começa enfatizando.

"Na manutenção preditiva", continua ele, "para antecipar falhas e reduzir o tempo de inatividade não planejado graças a modelos baseados em dados de sensores". Sua utilidade vai além: "Na classificação de perdas de produção com modelos de classificação que indicam as causas associadas às nossas perdas. No diagnóstico por imagem, que nos permite automatizar o monitoramento de ativos e a detecção de pássaros usando visão computacional; ou na automação de tarefas usando aplicativos de IA convencionais e generativos". Tudo isso, segundo Colomo, melhora a eficiência, reduz custos e aumenta a segurança da rede.

Na Smarkia, empresa dedicada ao monitoramento e gestão inteligente de dados de energia, a Smarkia utiliza inteligência artificial para automatizar e otimizar toda a gestão energética de seus clientes, desde a aquisição de dados até a participação em mercados de flexibilidade. Somente em energia solar, a empresa gerencia mais de 1.500 usinas fotovoltaicas e mais de 5 GW de capacidade. Graças à IA, a empresa ajuda empresas como a MN8 Energy (uma das maiores produtoras independentes de energia solar dos EUA) a melhorar a qualidade dos dados, reduzir custos e operar com mais eficiência.

"Automatizamos alertas críticos, integramos sinais-chave (como temperatura ou radiação) e oferecemos monitoramento abrangente a partir de um único ambiente", explica Marina Salmerón, CMO da Smarkia. "Nossos clientes veem resultados imediatos."

Ele explica que, por exemplo, no setor varejista, foram alcançadas economias médias de 5% por estabelecimento e mais de € 2 milhões em otimização de tarifas. "Em grandes redes hoteleiras internacionais, alcançamos um ROI de 162%, com economia de 40% em contratos de refrigeração industrial e energia. Ou seja, em termos econômicos, para cada euro investido, nosso cliente gerou € 1,62 em economia."

Para clientes do setor imobiliário, ele afirma que foram alcançadas reduções de até 40% no consumo de aquecimento, enquanto para clientes do setor agroalimentar , "graças à plataforma, foram alcançadas economias de até 28% nos custos de produção do produto final". E, para destacar apenas mais um, "em um grupo líder no setor de lazer e entretenimento, foi alcançado um ROI de 545% com um retorno de investimento em menos de um mês. Neste caso, para cada euro investido, o retorno é de 6,45 euros". Além da economia de energia, Salmerón enfatiza que a IA "ajuda nossos clientes a melhorar a organização operacional, aumentar sua capacidade de antecipação, tomar decisões baseadas em dados... é uma eficiência real, mensurável e escalável".

Mas, à medida que as aplicações de IA no setor energético são implantadas, também aumentam as preocupações. "O consumo de energia dos data centers que hospedam sistemas de IA está crescendo mais rápido do que a capacidade de gerar energia renovável", alerta Rafael Mayo García, chefe de Computação Científica do Ciemat e coordenador do programa conjunto "Digitalização para Energia" da aliança europeia EERA. "E isso levanta um paradoxo desconfortável : para digitalizar a energia, estamos usando cada vez mais energia. Este ano, a inteligência artificial pode consumir tanta energia quanto a Finlândia. Alguns relatórios mais pessimistas a equiparam ao gasto de todo o Japão", observa.

Ismael Morales vai além. "Os data centers consumirão 10% da eletricidade global até 2030. O resfriamento de servidores consome 660 bilhões de litros de água por ano. E a obsolescência acelerada gerará mais de cinco milhões de toneladas de lixo eletrônico." Em sua opinião, isso não pode ser sustentado sem critérios rigorosos de sustentabilidade.

Nesse sentido, a Endesa começou a tomar medidas para minimizar o impacto. "Usamos computação de ponta para evitar o envio de grandes quantidades de dados para a nuvem e escolhemos fornecedores que certificam o uso de energia renovável e eficiência energética", explica Colomo. A Smarkia, por sua vez, enfatiza que sua IA não é generativa, como o ChatGPT, mas utiliza algoritmos projetados para minimizar o consumo de energia . "Nosso balanço energético é claramente positivo", afirma Salmerón.

Muitas vezes, a percepção de que a digitalização significa aumento do consumo de energia é uma barreira. "Precisamos quebrar a falsa dicotomia entre tecnologia e sustentabilidade", insiste Salmerón. "O que vemos em nossos clientes", diz ele, "é que, aplicada criteriosamente, a IA não apenas compensa seus gastos com energia, mas também os multiplica em economia."

No entanto, nem todas as aplicações são criadas da mesma forma. A Renewable Foundation alerta que muitas empresas ainda não auditam o impacto socioambiental de seus algoritmos e que práticas opacas ou focadas apenas na eficiência econômica persistem. "Noventa por cento das empresas priorizam a eficiência em detrimento da equidade, e apenas 12% realizam auditorias de impacto ambiental de sua IA", denuncia Morales. Por isso, propõem uma série de medidas: uso exclusivo de energia renovável, planejamento geográfico de data centers, auditorias de consumo e pegada hídrica, equipamentos de economia circular e transparência pública dos dados de consumo. "E, acima de tudo, deve-se garantir o acesso justo a essas tecnologias. Porque, caso contrário, grupos vulneráveis ​​ficarão de fora do novo modelo energético", alerta.

Mesmo com suas sombras, a inteligência artificial é vista como um pilar para o futuro do setor energético. "Será um facilitador fundamental para integrar o armazenamento, automatizar decisões críticas e melhorar a competitividade das energias renováveis. Não é apenas uma ferramenta; no caso da Endesa, é uma parte estratégica da nossa visão de futuro", conclui Colomo.

Do CIEMAT, Mayo aponta os próximos marcos no caminho: projetar algoritmos mais leves, alimentar sistemas com energia limpa e aproximar a computação avançada de toda a indústria, não apenas das grandes empresas. Ismael Morales dá ênfase especial à perspectiva social: "A IA deve servir a uma transição energética justa . Ela não pode substituir a redução do consumo nem aumentar as desigualdades. Mas, se aplicada com transparência, equidade e consciência ecológica, pode ser uma aliada formidável."