A medida que se produzca la transición energética mundial, aumentará la importancia de la Inteligencia Artificial en la gestión de la red, ya que cada vez será más vital contar con estimaciones precisas de producción y consumo de energía.

La digitalización del petróleo y el gas está bien documentada, y prácticamente todas las grandes empresas energéticas han adoptado la IA, el aprendizaje automático y otras tecnologías innovadoras para mejorar sus operaciones.

De igual modo que en el sector del petróleo y el gas, en donde prácticamente todas las grandes empresas energéticas han adoptado la IA, el aprendizaje automático y otras tecnologías innovadoras para mejorar sus operaciones. La Inteligencia Artificial (IA) está siendo adoptada para su uso en proyectos de energía eólica, solar y otras energías verdes con el fin de mejorar la eficiencia a través de una mayor automatización.

Es así como a medida que las empresas energéticas tratan de digitalizar sus operaciones en mayor medida, es probable que la IA desempeñe un papel protagonista en la transición energética del futuro.

El uso de la Inteligencia Artificial puede apoyar numerosas actividades en toda la industria energética, para operaciones en todas las fuentes de energía, desde los combustibles fósiles hasta las renovables. La industria energética ha adoptado la tecnología de la IA en los últimos años para apoyar la toma de decisiones automatizada y asistida.

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En el primer caso, los sistemas informáticos procesan la información de forma autónoma, sin intervención humana. Esto significa a menudo que las tareas pueden completarse más rápida y eficazmente que cuando se requiere una decisión humana, ya que la máquina puede hacer un cambio inmediato. Sin embargo, algunas cuestiones requieren una mayor intervención humana para determinar la respuesta correcta; en este caso, la toma de decisiones asistida puede ser útil.

La Inteligencia Artificial también desempeña un papel importante en la predicción. El uso de algoritmos complejos puede ayudar a los inversores a determinar el nivel de riesgo de un nuevo proyecto de energía verde, anticipar la producción de energía de distintos tipos de fuentes renovables en diferentes condiciones y predecir la demanda de energía a distintas horas del día en varios lugares.

La tecnología que proporciona una supervisión y evaluación constantes puede ayudar a las empresas a evitar fallos o la necesidad de detener las operaciones, anticipándose a los posibles problemas y respondiendo a ellos de inmediato. Por ejemplo, el uso de modelos meteorológicos de aprendizaje automático, conjuntos de datos históricos e información meteorológica local en tiempo real puede ayudar a las empresas a predecir cuándo se va a producir una tormenta o una ola de calor para adaptar sus operaciones y prepararse para el cambio de tiempo.

Con la digitalización convirtiéndose en algo habitual, las empresas energéticas utilizan ya tecnologías de IA en sus operaciones cotidianas, y este tipo de equipos será casi con toda seguridad clave para transformar el futuro de la energía.

Las áreas donde más puede contribuir la Inteligencia Artificial
Una de las principales formas en que la IA contribuirá a una transición eficaz de los combustibles fósiles a alternativas más ecológicas es a través de la gestión de la red. La IA y el aprendizaje automático utilizan el análisis de datos para estimar el nivel de consumo energético de los hogares de una zona determinada.

Tiene en cuenta diversos factores, como la época del año, las horas pico y valle y las condiciones meteorológicas. Esto puede ayudar a las empresas energéticas a conocer en todo momento el uso probable de electricidad en los próximos días, gestionar la red en consecuencia y evitar cortes. La producción también puede modificarse en respuesta a las predicciones de uso para satisfacer la demanda y evitar derroches.

El despliegue de la tecnología de IA en diferentes áreas de las operaciones energéticas también puede mejorar significativamente las prácticas de mantenimiento. Las máquinas pueden predecir la necesidad de mantenimiento para programar una reparación antes de que se produzca un corte y evitar así una pérdida innecesaria de energía.