IA, Analítica y Datos para una evolución sostenible

Sin energía no hay progreso. Dominar la gestión energética es un reto para cualquier sociedad que quiera ocupar una posición relevante en el escenario global. En este escenario, la tecnología es un aliado esencial para la gestión de la energía. En particular, Inteligencia Artificial (IA), Big Data y Analítica proporcionan herramientas que nos permiten acometer con solvencia los retos que se presentan a lo largo de toda la cadena de gestión de la energía: generación, transporte y consumo.

La generación de energía está sujeta a la disponibilidad de fuentes, pero la distribución geográfica y la eficiencia de los distintos mecanismos de generación es muy heterogénea. Estas diferencias generan retos tanto para las tecnologías de producción como para la composición del mix energético. En este ámbito, la IA proporciona técnicas que facilitan la optimización de la producción en tiempo real, teniendo en cuenta la enorme variabilidad temporal en la generación y las grandes diferencias según las técnicas de producción.

Por otra parte, la demanda de energía está desacoplada de la producción, generando problemas en su transporte, almacenamiento y comercialización. En cuanto al transporte, las técnicas analíticas facilitan la detección de fallos en tiempo real y el mantenimiento predictivo de las redes. Por otra parte, un exceso de producción se puede equilibrar con almacenamiento local. Mediante técnicas analíticas se puede predecir en tiempo real donde y cuando habrá un desequilibrio entre oferta y demanda, permitiendo regular la producción o enviar la energía a zonas donde exista mayor demanda. Por último, el precio de la energía es actualmente una variable crítica que afecta directamente tanto al precio de producción de bienes y servicios, como a la cadena de distribución. La IA proporciona técnicas que permiten predecir el precio de la energía en tiempo real, incluyendo las dependencias con las fluctuaciones en los mercados financieros y la estacionalidad de largo y corto periodo, tanto para la producción como para el consumo. Las diferencias entre oferta y demanda, y la capacidad de la IA para mitigar su impacto, son clave en la construcción de las Smart Grids, un concepto estratégico en la transición energética.

Algunos sistemas actuales de producción de energía entran en conflicto con los objetivos de desarrollo sostenible y el cambio climático. Usando técnicas de optimización se puede encontrar un mix energético que tenga en cuenta el compromiso entre consumo y sostenibilidad. De esta forma, las técnicas analíticas también nos pueden ayudar seguir evolucionando, limitando al mismo tiempo el impacto en nuestro entorno.

Nuestra sociedad ha transformado su entorno y ha alcanzado el límite del impacto sostenible. El uso de la IA puede ser la llave para un futuro sostenible y todos los que participamos de su evolución debemos velar por el buen aprovechamiento de ese conocimiento.