La transición energética necesita inteligencia artificial

El modelado a largo plazo de nuestro futuro sistema energético requerirá funciones de inteligencia artificial.

El Departamento de Cultura, Medios de Comunicación y Deporte trabajará con el Ministerio del Interior para publicar un libro blanco a finales de este año en el que se establezca la legislación, según un comunicado, que también tratará de obligar a los gigantes tecnológicos a revelar cómo se dirigen al material abusivo e ilegal en línea publicado por los usuarios.
Por Nathaniel Bullard
12 de septiembre, 2021 | 09:05 AM

Bloomberg — Imagínese si quiere una red de n cosas, cada una de las cuales está conectada entre sí. Cuando n es un número pequeño, sólo hay un pequeño número de conexiones totales, pero a medida que n crece, el número de conexiones totales crece más. En una red pequeña (donde n = cinco, el tamaño de un equipo baloncesto) el número de conexiones totales posibles es algo que una persona puede comprender. Si se escala al tamaño de un equipo de fútbol, donde una red de n = 11, las conexiones son difíciles de visualizar de forma individual. Si se amplía aún más, hasta una red de miles o millones de cosas, resulta imposible.

Puede que sea difícil de visualizar, pero afortunadamente no es difícil de entender que hay valor en las conexiones en red. Uno de mis artículos académicos favoritos es una exploración de ese valor, que los autores calculan como el tamaño de una red multiplicado por el registro del tamaño de esa red, o n log(n). El valor comienza siendo pequeño (de hecho, por debajo de una red de tamaño 10, el valor de la red es menor que la cantidad de cosas en la red), pero crece de forma no lineal, de modo que cuanto más grande es la red, más valiosa se vuelve. A 100 cosas, el valor de la red es de 200; con un millón de cosas, tiene un valor de seis millones; con mil millones de cosas, tiene un valor de nueve mil millones.

Tamaño de la red de comunicaciones generas (eje X) y valor de esa red (eje Y),dfd

Aquí hay una lección importante para la transición energética. El modelado a largo plazo de nuestro futuro sistema energético apunta a un cambio de paradigma en el número de elementos significativos de la futura red energética. El futuro no sólo implicará un cambio de sistemas de energía con cientos o miles de grandes generadores a sistemas con millones de pequeños proyectos solares y turbinas eólicas. También involucrará cientos de millones de vehículos eléctricos conectados en red y también, potencialmente, miles de millones de fuentes de demanda de energía conectadas en red: cosas como sistemas de iluminación, calderas y bombas de calor. Sus conexiones entre sí tienen un valor evidente, desde informar a los operadores de las condiciones hasta realizar transacciones entre las partes. Las redes de transición energética a escala de miles de millones de cosas serán demasiado grandes para ser manejadas sólo por humanos. Requerirán inteligencia artificial.

Un nuevo libro blanco de mis colegas de BloombergNEF, la Deutsche Energie-Agentur (agencia de energía de Alemania) y el Foro Económico Mundial esboza 15 funciones que la IA (Inteligencia Artificial) puede realizar para la transición energética. Muchas de ellas son mejoras de funciones industriales existentes que las empresas utilizan hoy en día, desde la optimización de activos y la previsión de la demanda para la generación de energía renovable, hasta el diseño y la supervisión de las redes eléctricas.

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Las aplicaciones de transición energética con AI también abarcan un área más nueva: el descubrimiento y la innovación de materiales. Un ejemplo de este tipo de innovación es el éxito del creador de sistemas de inteligencia artificial Deepmind, propiedad de Google, en la resolución de lo que Nature denomina “uno de los mayores desafíos de la biología: determinar la forma 3D de una proteína a partir de su secuencia de aminoácidos”.

Esta parte de la lista de aplicaciones de IA también incluye elementos críticos de la infraestructura global en áreas como la exploración autónoma de genomas, que podría volverse éticamente problemática. Por eso el libro blanco establece un conjunto de nueve principios de “IA para la transición energética”, agrupados en tres categorías: gobernar la transición, diseñar para la transición y permitir la transición.

Estos principios me parecen claros, útiles y accesibles para una amplia gama de partes interesadas que reconocen el potencial de la IA en sus campos y que quizás también son un poco cautelosos. Lo más importante es que brindan la guía para construir un futuro innovador distribuido, en red de una manera reflexiva y consciente.

Estos principios permiten a los ejecutivos, operadores y a los encargados de formular políticas ser inteligentes sobre lo que la IA puede hacer por ellos y lo que deben pedirle. La transición energética, que ya se beneficia de la IA, es un terreno fértil para mucho más cuando se implementa de forma inteligente.