La IA y la Eficiencia Energética

La Inteligencia Artificial-IA, definida en términos generales como un conjunto de sistemas y/o tecnologías combinadas para que las máquinas puedan desarrollar aprendizaje autónomo, ha avanzado en el diseño de técnicas efectivas para la solución de problemas complejos, a través de Machine Learning (aprendizaje automático) y el Deep Learning (aprendizaje profundo), que hacen uso de las redes neuronales para aprender a partir de datos. Esta tecnología prometedora se perfila hoy como la solución para abordar los retos en el proceso de transición energética, que le permita a la industria en general, enfrentar los desafíos de producción y continuidad del negocio en entornos cada vez más complejos, siendo eficientes en el consumo de energía, reduciendo costos de producción y a la vez, comprometidos con la reducción de emisiones de gases de efecto invernadero a la atmósfera. La IA es una herramienta poderosa en la optimización del consumo energético de los procesos industriales, haciéndolos más eficientes, disminuyendo los costos operativos y reduciendo la huella de carbón. Algunos usos de la IA en la industria son:

• Optimización de procesos a través del monitoreo del uso de la energía, detectando pérdidas por falta de mantenimiento, cuellos de botella en el proceso productivo, e identificando patrones de consumo para generar mejoras.
• Mantenimiento Predictivo, permitiendo adelantarse al fallo de equipos, reduciendo los tiempos de inactividad y minimizando pérdidas en la producción.
• Control de calidad a través del análisis del producto para detectar fallos y errores, evitando devoluciones y las pérdidas asociadas.
• Gestión energética a través de los patrones de consumo, mejorando la confiabilidad de los sistemas y previniendo problemas de corte de suministro energético.
• Optimización energética en el transporte, desde el enrutamiento eficiente en tiempos y vías, y mejoras en los patrones de conducción, mejorando el consumo de combustible, hasta su aplicación en el desarrollo de la conducción autónoma.

Por supuesto con el uso de la IA se optimiza la integración de fuentes de energía a la red eléctrica en función de la disponibilidad, incrementando el uso de las energías renovables en el sistema eléctrico, cuyo recurso energético no es estable en el tiempo (energía solar y eólica, entre otras). Ante los desafíos actuales en términos de producción y consumo de energía para el desarrollo industrial, la IA es la alternativa tecnológica. Para hacer uso de esta poderosa herramienta se requieren varios elementos claves, de los cuales, los datos constituyen la base, y estos se obtienen a partir de la automatización de los procesos productivos, datos que provienen de sensores, sistemas de control y otros dispositivos conectados a la red; lo cual ya está implementado en muchos de los sectores productivos, y habrá de implementarse en aquellos que aún no lo han hecho. Los datos alimentan los algoritmos de aprendizaje automático que los analizan, estableciendo patrones y tendencias según cada caso y necesidad específica. Estos algoritmos existen como software especializado, que puede ser implementado según la necesidad de cada industria, empresa, negocio, etc. Finalmente queda preguntarse, como se asumen los costos de estos procesos de optimización y eficiencia energética al interior de la industria, y la respuesta es sencilla y la arroja la experiencia: la optimización en el consumo energético se refleja en la disminución de los costos por consumo directo, por eficiencia en la producción, por reducción de paradas de proceso no programadas, por incremento en la productividad, por mejoras en los patrones de consumo y producción, y por optimización en el mantenimiento, entre otras variables en donde la implementación de procesos de eficiencia energética, arroja disminución de costos. Es a través de esta reducción de costos que se financia la implementación de procesos de eficiencia energética con herramientas de automatización y control, e inteligencia artificial. La eficiencia es el camino más rentable y viable para lograr la transición energética.