Una inmersión profunda en cómo la IA y la visión por ordenador están ayudando al sector de las energías renovables mejorando la eficiencia, reduciendo los costes y promoviendo prácticas sostenibles.
Como sociedad, dependemos de los combustibles fósiles desde hace bastante tiempo. El año pasado, las emisiones mundiales de dióxido de carbono relacionadas con la energía alcanzaron un nuevo máximo de 34.400 millones de toneladas métricas. A pesar de que el Acuerdo de París de 2015 tiene como objetivo mantener el calentamiento global muy por debajo de los 2 grados centígrados mediante la reducción de las emisiones de carbono, todavía tenemos problemas para cumplir con estos objetivos. Ante estos hechos, la industria energética se está centrando en las energías renovables.
La energía renovable se genera a partir de fuentes naturales que se reponen continuamente y son sostenibles a largo plazo. A diferencia de los combustibles fósiles como el carbón, el petróleo y el gas natural, que pueden tardar millones de años en formarse y agotarse una vez utilizados, las fuentes de energía renovables pueden reponerse constantemente. Por ejemplo, la luz solar, el viento y la geotermia son fuentes de energía renovables.
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Sin embargo, el cambio a las energías renovables no es fácil. Hay desafíos como elegir las ubicaciones correctas, integrar sistemas y mantener todo funcionando de manera eficiente. La industria energética está recurriendo a la Inteligencia Artificial (IA) y la visión por computadora para abordar estos desafíos. El mercado mundial de IA para la energía limpia está configurado para superar los $ 75.82 mil millones para 2030. En este artículo, veremos cómo la IA y la visión artificial están cambiando el sector de las energías renovables y apoyando la sostenibilidad.
Las tecnologías de IA, como la visión artificial, están transformando el sector de las energías renovables mediante el análisis y la extracción de información valiosa de imágenes y vídeos. La visión artificial utiliza algoritmos y modelos de aprendizaje profundo para ayudar a las máquinas a interpretar y comprender los datos visuales. Estos avances hacen que las operaciones de energía renovable sean más eficientes, confiables y rentables.
Estos son algunos de los beneficios clave del uso de la visión artificial en las energías renovables:
Sin embargo, también hay inconvenientes a tener en cuenta:
Teniendo en cuenta las ventajas y desventajas, exploremos algunas aplicaciones prácticas de la visión artificial en el sector de las energías renovables.
Una granja solar es una gran área de tierra donde se instalan múltiples paneles solares para generar electricidad a partir de la luz solar. Las granjas solares se pueden monitorear y administrar mediante visión artificial a lo largo de todo el ciclo de vida de 25 años de un panel solar. Por ejemplo, durante la fase de construcción, los drones y los satélites pueden capturar imágenes de alta resolución del sitio. Estas imágenes se pueden analizar mediante visión artificial para garantizar que todo esté instalado correctamente. La detección temprana de errores, como paneles desalineados o cableado incorrecto, ahorra tiempo y dinero al evitar errores costosos.
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Una vez que la granja solar esté operativa, la visión artificial puede desempeñar un papel vital en el mantenimiento de su eficiencia. Las cámaras de alta definición pueden monitorear los paneles solares en busca de problemas como grietas, acumulación de polvo, crecimiento de malezas y riesgos de seguridad. Un sistema de IA puede elaborar rápidamente informes detallados sobre los problemas específicos y sus ubicaciones. Ayuda a los trabajadores de mantenimiento a abordar los problemas con prontitud y precisión. Los tiempos de inactividad se minimizan y la granja solar funciona sin problemas.
Los sistemas de visión artificial también pueden utilizar imágenes en tiempo real para comprobar la cantidad de nubosidad sobre un parque solar. La IA combina estos datos de la nube con otra información, como la temperatura y la humedad, para predecir cuánta energía producirá la granja solar. Ayuda en la planificación y gestión del suministro de energía para que la granja solar sea más eficiente y confiable.
Otra gran fuente de energía renovable es la eólica. Las turbinas eólicas aprovechan la energía eólica y la convierten en electricidad. Estas turbinas son propensas al desgaste como cualquier otra maquinaria. La detección de daños en la superficie de las palas de las turbinas eólicas garantiza un rendimiento óptimo y evita costosos tiempos de inactividad. Los métodos de inspección tradicionales a menudo implican enviar a alguien a la torre para una inspección manual, lo que puede ser muy peligroso, lento y costoso. La IA simplifica todo el proceso.
Modelos de visión artificial como Ultralytics YOLOv8 Puede analizar imágenes y videos de palas de turbinas capturados con drones o cámaras terrestres de alta definición. Estos modelos de IA utilizan tareas como la detección de objetos, la segmentación de instancias y la clasificación de imágenes para identificar varios tipos de daños y fallos en las palas, como la erosión del borde de ataque, las grietas, los daños causados por los rayos, la delaminación y las manchas en la superficie. Aparte de esto, los sistemas de IA pueden monitorear las poblaciones de aves locales e integrarse con otros sistemas para repelerlas, evitando más daños a las cuchillas y protegiendo a las aves.
Los maremotos también son una buena fuente de energía renovable, pero vienen con algunos puntos a tener en cuenta. Las turbinas mareomotrices afectan al ecosistema marino circundante. Interfieren con el movimiento de las criaturas marinas y también pueden atraparlas dentro de sus cuchillas. El ruido submarino que producen estas turbinas también puede interferir con la comunicación de algunas criaturas marinas. Se pueden utilizar varias tecnologías de IA para evitar estos obstáculos.
Sabemos muy poco sobre estos ecosistemas marinos. Por lo tanto, es importante utilizar tecnología avanzada para investigar y estudiar estos entornos en detalle antes de extraer energía de ellos. Con financiación del Departamento de Energía de los Estados Unidos, empresas como Plainsight y MarineSitu están colaborando para crear sistemas de monitorización del entorno basados en IA para turbinas mareomotrices y convertidores de energía undimotriz. Estos sistemas utilizan modelos de visión y cámaras subacuáticas de última generación.
Podemos entender los ecosistemas marinos utilizando la IA. También ayuda a los investigadores a responder preguntas cuando buscan un sitio para construir turbinas. Por ejemplo, un investigador puede querer saber sobre la población de peces y otras formas de vida acuática en el área o si hay alguna especie en peligro de extinción en el área. Incluso después de la selección del sitio y la construcción, estos sistemas se pueden utilizar para monitorear el medio ambiente y las turbinas.
Otra fuente de energía renovable se puede encontrar en las plantas geotérmicas. Estos utilizan el calor natural de la Tierra para generar electricidad. Tradicionalmente, estas plantas se enfrentan a desafíos como fallas inesperadas en los equipos, reparaciones costosas y una selección ineficiente del sitio. Los sistemas de IA pueden mejorar las operaciones de las plantas geotérmicas mediante el análisis de grandes cantidades de datos, la detección de patrones y la predicción de problemas antes de que ocurran. Ser proactivo con la ayuda de la IA mantiene la planta funcionando sin problemas y ayuda a evitar costosas reparaciones.
Una de las aplicaciones más interesantes de la IA con respecto a las plantas geotérmicas entra en escena cuando estamos tratando de identificar dónde construir una planta. La selección de emplazamientos para plantas geotérmicas mediante IA implica el uso de imágenes satelitales y datos geográficos para encontrar la ubicación ideal. La IA puede analizar varios factores, como las características geológicas, el flujo de calor y las temperaturas de la superficie, para identificar los sitios más prometedores para la extracción de energía. Lo ideal es que se construya una nueva planta para aprovechar al máximo la energía geotérmica. Además, la IA puede ayudar a evaluar el impacto ambiental, el acceso a la infraestructura y los riesgos potenciales, lo que hace que el proceso de selección del sitio sea más completo y preciso.
La importancia de la IA para hacer frente a los retos medioambientales es cada vez más evidente. Una encuesta realizada por Boston Consulting Group (BCG) reveló que el 87% de los líderes mundiales del clima y la IA, tanto del sector público como del privado, reconocen el valor de la analítica avanzada y la IA en la lucha contra el cambio climático. Además, el 67% de los líderes del sector privado cree que los gobiernos deberían tomar medidas más proactivas para apoyar la integración de la IA en las iniciativas ambientales.
Echemos un vistazo a algunas startups que utilizan la IA y la visión artificial para transformar el sector de las energías renovables y potenciar el desarrollo sostenible:
Las tecnologías de IA están redefiniendo el sector de las energías renovables mediante la predicción de las necesidades de mantenimiento, la detección temprana de problemas, el seguimiento de las condiciones ambientales y la búsqueda de los mejores emplazamientos para nuevos parques solares y turbinas eólicas. Las aplicaciones de IA de vanguardia hacen que la energía renovable sea más eficiente, confiable y sostenible. A medida que la industria progrese, es probable que la IA impulse más energía limpia y contribuya a un planeta más saludable.
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