Antes de empezar con la materia, vamos a refrescar unos datos: las energías renovables y limpias son aquellas que utilizan fuentes naturales y no generan ningún tipo de residuo. Actualmente están en pleno desarrollo debido a la preocupación global por la conservación del medio ambiente. Las más conocidas son la energía eólica, solar, hidroeléctrica y la geotérmica, aunque existen otras como el biogás, la nucleoeléctrica o la energía oceánica.
El sol y el viento se alían con la Inteligencia Artificial
En vista de que a estas energías renovables les llaman energías del futuro, lo más lógico es que sean gestionadas con herramientas modernas. Es por ello por lo que muchas de las empresas energéticas están a utilizando Inteligencia Artificial y Machine Learning para controlar la producción y la demanda de energía.
La utilización de la IA se aplica, sobre todo, a la energía solar y eólica, muy sujetas a los cambios meteorológicos y que hacen que la variable de la productividad no sea siempre constante.
El todopoderoso Google utilizó en EEUU una serie de algoritmos creados por DeepMind, consistentes en redes neuronales, que le permitió predecir cuál iba a ser la producción de un parque eólico con una previsión de 36 horas, teniendo en cuenta las previsiones meteorológicas y las fluctuaciones del mercado energético.
Una vez previstos estos datos, el sistema automatiza el proceso y recomienda las tareas que tiene que realizar el personal para la entrega de energía por horas, asegurando una red constante y logrando el mayor precio posible por el suministro de dicha energía.
En Europa, Kaiserwetter, empresa hispano-alemana, ha desarrollado IRIS, una herramienta que utiliza Machine Learning y capacidad predictiva. Estos programas los emplean para conocer y analizar el estado de un parque eólico: examinan la situación de las máquinas, generan datos actualizados, cuáles son sus puntos fuertes y las ventajas o problemas que pueda tener el parque eólico o planta solar en cuestión. Con ellos, se realiza un informe en un tiempo inferior a 5 días, y lo entregan a los posibles compradores o inversores del parque o planta energética.
Visto así, parece que la Inteligencia Artificial nos está ayudando a conocer y cuidar un poco el planeta, ¿verdad? Nos hace ser más eficientes con las energías renovables, se optimiza su uso… pero, ¿en realidad es tan ecológica?
La Inteligencia Artificial contamina
¡Ah! ¿Esto no lo sabíais? Pues así es. Nos están vendiendo las bondades de su uso y sus aplicaciones para las “cosas buenas” de la vida, pero resulta que el procedimiento para “entrenar” un programa de Inteligencia Artificial emite a la atmósfera una cantidad más que considerable de dióxido de carbono.
Un grupo de investigadores de la Universidad de Massachusetts ha elaborado un informe que concluye que el entrenamiento de un programa por medio de Machine Learning puede llegar a emitir hasta 284 toneladas de dióxido de carbono equivalente. En dicho informe también se calcula el valor del hardware, el consumo de energía necesario, su mantenimiento y el almacenamiento de datos en la nube.
No deja de ser contradictorio cómo lo que puede ayudar a mejorar y aumentar la producción de energías renovables de un país, sea a la vez tan contaminante por el proceso de “aprendizaje” necesario para que una IA sea útil… La pescadilla que se muerde la cola.
