La inteligencia artificial y las emisiones de carbono
La inteligencia artificial se está convirtiendo cada vez más en un componente esencial de la industria energética. A medida que los líderes mundiales se toman más en serio el cumplimiento de los objetivos climáticos, la industria energética se enfrenta al mandato de transformar completamente la forma en que opera a una escala sin precedentes que requerirá una potencia informática masiva, compleja y matizada. La IA ya está desempeñando un papel importante en la previsión de energía renovable, las redes inteligentes, la coordinación de la demanda y distribución de energía , la maximización de la eficiencia de la producción de energía y la investigación y el desarrollo de nuevos materiales.
Una explicación de 2021 del Foro Económico Mundial estableció tres factores clave que son «enormes desafíos estratégicos y operativos para el sistema energético y para las industrias intensivas en energía», lo que convierte a la IA en un componente esencial de la transición energética:
- Escama. La escala casi insondable de la transición energética requerida para una rápida descarbonización: solo en el sector energético, alcanzar cero emisiones netas de gases de efecto invernadero requerirá inversiones en infraestructura que costarán entre $ 92 billones y $ 173 billones para 2050, según estimaciones de BloombergNEF. La IA tiene un papel enorme que desempeñar aquí, ya que «incluso pequeñas ganancias en flexibilidad, eficiencia o capacidad en energía limpia e industria baja en carbono pueden, por lo tanto, generar billones en valor y ahorros».
- Un sector energético cambiante. La electricidad está superando a la energía alimentada por combustibles fósiles, creando una nueva demanda de cálculos altamente complejos para «pronóstico, coordinación y consumo flexible» que están mucho más allá de las capacidades de las redes tradicionales. Esto se hace aún más complejo por la variabilidad de las energías renovables como la eólica y la solar, así como por la cambiante relación productor-consumidor creada por la producción descentralizada de energía a través de paneles solares.
- Distribución y descentralización. Las nuevas demandas en la red se hacen aún más complejas por la variabilidad de las energías renovables como la eólica y la solar, así como por la cambiante relación productor-consumidor creada por la producción descentralizada de energía a través de paneles solares. La descarbonización está impulsando cada vez más «un rápido crecimiento de la generación de energía distribuida, el almacenamiento distribuido y las capacidades avanzadas de respuesta a la demanda, que deben orquestarse e integrarse a través de redes eléctricas transaccionales y más conectadas».
Por lo tanto, la IA es esencial para las demandas sin precedentes de la descarbonización, que dependerá de un sistema informático inteligente, sensible y flexible capaz de reconocer y predecir patrones complejos de producción y consumo. Pero hay un problema. Si bien la IA es necesaria para reducir las emisiones, la IA en sí misma requiere grandes cantidades de energía para alimentar los procesos de capacitación y aprendizaje automático que hacen que el modelo sea útil. Se ha demostrado que ciertos modelos individuales de entrenamiento de IA utilizan el equivalente a 125 vuelos de ida y vuelta Nueva York-Beijing, o la huella de carbono de por vida de cinco automóviles.
Entonces, ¿es la IA un neto positivo para la eficiencia energética y las emisiones de gases de efecto invernadero? No siempre, según un informe reciente de Semiconductor Engineering. El uso de la IA de manera responsable y eficiente requiere una serie de consideraciones y cálculos. Comenzando con la simple pregunta: ¿este sistema realmente necesita IA? Si bien es innegable que la inteligencia artificial tiene mucho que ofrecer a la industria energética, también puede ser más seductora de lo estrictamente necesario en ciertos contextos. En palabras de Semiconductor Engineering, «ya no podemos permitirnos ser derrochadores con nuestros recursos; Necesitamos asegurarnos de que el beneficio supere el costo».
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