Um mergulho profundo na forma como a IA e a visão computacional estão a ajudar o sector das energias renováveis, melhorando a eficiência, reduzindo os custos e promovendo práticas sustentáveis.
Como sociedade, há já algum tempo que dependemos dos combustíveis fósseis. No ano passado, as emissões globais de dióxido de carbono relacionadas com a energia atingiram um novo máximo de 34,4 mil milhões de toneladas métricas. Apesar de o Acordo de Paris de 2015 ter como objetivo manter o aquecimento global bem abaixo dos 2 graus Celsius através da redução das emissões de carbono, continuamos a ter dificuldade em cumprir estes objectivos. Perante estes factos, a indústria energética está a concentrar-se nas energias renováveis.
A energia renovável é gerada a partir de fontes naturais que são continuamente reabastecidas e sustentáveis a longo prazo. Ao contrário dos combustíveis fósseis, como o carvão, o petróleo e o gás natural, que podem demorar milhões de anos a formar-se e que se esgotam depois de utilizados, as fontes de energia renováveis podem ser constantemente reabastecidas. Por exemplo, a luz solar, o vento e a geotermia são fontes de energia renováveis.
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No entanto, mudar para as energias renováveis não é fácil. Há desafios como escolher os locais certos, integrar sistemas e manter tudo a funcionar de forma eficiente. A indústria energética está a recorrer à Inteligência Artificial (IA) e à visão computacional para enfrentar estes desafios. O mercado mundial de IA para energia limpa deverá ultrapassar os 75,82 mil milhões de dólares até 2030. Neste artigo, veremos como a IA e a visão computacional estão a mudar o sector das energias renováveis e a apoiar a sustentabilidade.
As tecnologias de IA, como a visão por computador, estão a transformar o sector das energias renováveis, analisando e extraindo informações valiosas de imagens e vídeos. A visão comput acional utiliza algoritmos e modelos de aprendizagem profunda para ajudar as máquinas a interpretar e compreender os dados visuais. Estes avanços tornam as operações de energia renovável mais eficientes, fiáveis e rentáveis.
Eis alguns dos principais benefícios da utilização da visão computacional na energia renovável:
No entanto, há também inconvenientes a considerar:
Tendo em conta as vantagens e desvantagens, vamos explorar algumas aplicações práticas da visão computacional no sector das energias renováveis.
Um parque solar é uma grande área de terreno onde são instalados vários painéis solares para gerar eletricidade a partir da luz solar. Os parques solares podem ser monitorizados e geridos utilizando a visão computacional ao longo de todo o ciclo de vida de 25 anos de um painel solar. Por exemplo, durante a fase de construção, drones e satélites podem capturar imagens de alta resolução do local. Essas imagens podem ser analisadas usando visão computacional para garantir que tudo seja instalado corretamente. Detetar erros como painéis desalinhados ou cablagem incorrecta numa fase inicial poupa tempo e dinheiro ao evitar erros dispendiosos.
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Uma vez que o parque solar esteja operacional, a visão computacional pode desempenhar um papel vital na manutenção de sua eficiência. As câmaras de alta definição podem monitorizar os painéis solares para detetar problemas como fissuras, acumulação de pó, crescimento de ervas daninhas e riscos de segurança. Relatórios detalhados sobre os problemas específicos e as suas localizações podem ser elaborados rapidamente por um sistema de IA. Ajuda os trabalhadores da manutenção a resolver os problemas de forma rápida e precisa. Os tempos de inatividade são minimizados e o parque solar funciona melhor.
Os sistemas de visão por computador também podem utilizar imagens em tempo real para verificar a quantidade de nuvens que cobrem um parque solar. A IA combina estes dados sobre as nuvens com outras informações, como a temperatura e a humidade, para prever a quantidade de energia que o parque solar irá produzir. Ajuda no planeamento e gestão do fornecimento de energia para tornar o parque solar mais eficiente e fiável.
Outra grande fonte de energia renovável é o vento. As turbinas eólicas aproveitam a energia do vento e convertem-na em eletricidade. Estas turbinas estão sujeitas a desgaste como qualquer outra máquina. A deteção de danos superficiais nas pás das turbinas eólicas garante um desempenho ótimo e evita tempos de inatividade dispendiosos. Os métodos de inspeção tradicionais implicam frequentemente o envio de alguém para a torre para uma inspeção manual, o que pode ser muito perigoso, moroso e dispendioso. A IA simplifica todo o processo.
Os modelos de visão por computador, como o Ultralytics YOLOv8 podem analisar imagens e vídeos de pás de turbinas capturados por drones ou câmaras terrestres de alta definição. Estes modelos de IA utilizam tarefas como a deteção de objectos, a segmentação de instâncias e a classificação de imagens para identificar vários tipos de danos e falhas nas lâminas, como a erosão das extremidades, fissuras, danos provocados por raios, delaminação e manchas na superfície. Para além disso, os sistemas de IA podem monitorizar as populações locais de aves e integrar-se com outros sistemas para as repelir, evitando mais danos nas lâminas e protegendo as aves.
As ondas das marés são também uma boa fonte de energia renovável, mas há que ter em conta alguns aspectos. As turbinas de maré afectam o ecossistema marinho circundante. Interferem com o movimento das criaturas marinhas e podem também aprisioná-las nas suas pás. O ruído subaquático que estas turbinas produzem também pode interferir com a comunicação de algumas criaturas marinhas. Para evitar estes problemas, podem ser utilizadas várias tecnologias de IA.
Sabemos muito pouco sobre estes ecossistemas marinhos. Por isso, é importante utilizar tecnologia avançada para investigar e estudar estes ambientes em pormenor antes de extrairmos energia deles. Com financiamento do Departamento de Energia dos Estados Unidos, empresas como a Plainsight e a MarineSitu estão a colaborar para criar sistemas de monitorização ambiental baseados em IA para turbinas de marés e conversores de energia das ondas. Estes sistemas utilizam modelos de visão de última geração e câmaras subaquáticas.
Podemos compreender os ecossistemas marinhos utilizando a IA. Também ajuda os investigadores a responder a perguntas quando procuram um local para construir turbinas. Por exemplo, um investigador pode querer saber qual a população de peixes e outros seres aquáticos na zona ou se existem espécies ameaçadas na zona. Mesmo depois da seleção do local e da construção, estes sistemas podem ser utilizados para monitorizar o ambiente, bem como as turbinas.
Outra fonte de energia renovável pode ser encontrada nas centrais geotérmicas. Estas utilizam o calor natural da Terra para produzir eletricidade. Tradicionalmente, estas centrais enfrentam desafios como falhas inesperadas do equipamento, reparações dispendiosas e seleção ineficiente do local. Os sistemas de IA podem melhorar as operações das centrais geotérmicas, analisando grandes quantidades de dados, detectando padrões e prevendo problemas antes de estes ocorrerem. Ser proactivo com a ajuda da IA mantém a central a funcionar sem problemas e ajuda a evitar reparações dispendiosas.
Uma das aplicações mais interessantes da IA no que diz respeito às centrais geotérmicas surge quando estamos a tentar identificar onde construir uma central. A seleção de locais para centrais geotérmicas com recurso à IA envolve a utilização de imagens de satélite e dados geográficos para encontrar a localização ideal. A IA pode analisar vários factores, como as características geológicas, o fluxo de calor e as temperaturas da superfície, para identificar os locais mais promissores para a extração de energia. Idealmente, deve ser construída uma nova central para aproveitar ao máximo a energia geotérmica. Além disso, a IA pode ajudar a avaliar o impacto ambiental, o acesso às infra-estruturas e os potenciais riscos, tornando o processo de seleção do local mais abrangente e preciso.
A importância da IA na abordagem dos desafios ambientais está a tornar-se cada vez mais evidente. Um inquérito realizado pelo Boston Consulting Group (BCG) revelou que 87% dos líderes globais em matéria de clima e IA, tanto do sector público como do privado, reconhecem o valor da análise avançada e da IA no combate às alterações climáticas. Além disso, 67% dos líderes do sector privado acreditam que os governos devem tomar medidas mais proactivas para apoiar a integração da IA em iniciativas ambientais.
Vejamos algumas startups que utilizam a IA e a visão computacional para transformar o sector das energias renováveis e potenciar o desenvolvimento sustentável:
As tecnologias de IA estão a redefinir o sector das energias renováveis, prevendo as necessidades de manutenção, detectando problemas atempadamente, monitorizando as condições ambientais e encontrando os melhores locais para novos parques solares e turbinas eólicas. As aplicações de IA de ponta tornam a energia renovável mais eficiente, fiável e sustentável. À medida que a indústria progride, a IA irá provavelmente impulsionar mais energia limpa e contribuir para um planeta mais saudável.
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