El vertiginoso ritmo de crecimiento de la demanda unido a los desafíos medioambientales y a la actual coyuntura económica plantean retos a un sector, el energético, que busca desde hace años soluciones innovadoras encaminadas a optimizar costes. Y, en este contexto, la Inteligencia Artificial (IA) se ha revelado como una de las más prometedoras.

La introducción de la IA en el sector energético permite una gestión más eficiente y sostenible de los recursos y de la forma en que se produce, distribuye y consume energía. Por poner tan solo un ejemplo, el algoritmo que ha desarrollado el gigante tecnológico Google para disminuir la energía que utilizan sus centros de datos ha permitido reducir el consumo de electricidad hasta un 40%.

Predicción de la demanda

Uno de los avances significativos que ha supuesto la aplicación de este tipo de soluciones es la predicción de la demanda energética con la utilización de algoritmos avanzados. Esto permite predecir la demanda con precisión a través del análisis de datos históricos, patrones climáticos, eventos sociales y económicos, entre otras variables. Según datos del informe de la Agencia Internacional de Energía (AIE) de 2023, las tecnologías de IA aplicadas a la predicción pueden reducir los costos operativos hasta en un 10%.

Otros de los progresos que permite la IA es una gestión más eficiente de los recursos en lo que respecta a la producción y distribución de la energía. Los sistemas de IA optimizan la producción para satisfacer la demanda en tiempo real. Además, reducen pérdidas y mejoran la estabilidad del sistema eléctrico. La Agencia Internacional de Energía Renovable (IRENA) apunta a que la implantación de sistemas de IA en este ámbito puede aumentar la eficiencia hasta en un 20%.

Optimización en edificios y en transporte

Un buen ejemplo de la mejora de la eficiencia energética a través de la IA es su aplicación en los edificios y en el transporte, donde se puede llegar a reducir el consumo energético en un 15%, según los datos del informe de la Agencia Internacional de Energía correspondiente a 2022. El análisis de datos en tiempo real permite ajustar la iluminación o los sistemas de control de temperatura en edificios para maximizar el aprovechamiento del consumo energético. La IA también se utiliza en el sector del transporte para optimizar las rutas, mejorar la gestión del tráfico y facilitar la transición hacia vehículos eléctricos.

Papel clave en las renovables

Otro sector en el que el papel que desempeña la IA es clave es el de las energías renovables. Las previsiones que esta tecnología puede realizar sobre la generación de energía solar y eólica permiten integrarlas de manera óptima en la red eléctrica. La Agencia Internacional de Energía Renovable (IRENA) estima que la integración de sistemas de IA en la gestión de renovables puede aumentar la penetración de energías limpias en la red eléctrica hasta en un 30%.

La previsión es que los avances de la IA en este sector continúen en permanente evolución afianzando, así, el protagonismo de esta tecnología en la transición hacia una gestión más sostenible de la energía.