¿Cómo conseguir la eficiencia energética a través de la IA?
La inteligencia artificial cambiará la forma de producir productos y servicios, incluido el suministro de energía
Se vislumbra un futuro sin precedentes para la combinación de inteligencia Aartificial (IA) y eficiencia energética. Sus objetivos principales serán la sostenibilidad energética, la descarbonización, la descentralización de la energía y la digitalización del sector eléctrico. Y es que un consumo energético más eficiente, gracias al análisis de datos por parte de máquinas capaces de pensar no es ciencia ficción, es ya una realidad. Es la inteligencia artificial aplicada a la energía. Su gran ventaja: menor consumo, lo que no solo es beneficioso para el bolsillo, sino para el conjunto del planeta, puesto que supone una reducción de las emisiones de dióxido de carbono.
El uso de la inteligencia artificial aplicada a la energía nos permitirá obtener mejores pronósticos y planificación en el uso de renovable o en procesos de detección temprana de fallos, así como en la reparación automática de la infraestructura. El análisis en tiempo real permite la monitorización de la calidad y la situación de los materiales, permitiendo la detección temprana de componentes que estén a punto de estropearse y evitar así averías de mayor importancia.
Por eso el sector energético ha venido experimentando grandes cambios en los últimos años. Desde la integración de las fuentes de generación de energía renovables, el despliegue de redes eléctricas inteligentes, hasta la aparición de los vehículos eléctricos, preparándose así para el despliegue e integración con tecnologías punteras como la inteligencia artificial.
Es lo que algunos expertos llaman analítica energética inteligente, la que nos permitirá tomar mejores decisiones más rápidamente para mejorar las operaciones, aprovechar las oportunidades y mitigar los riesgos. Mediante el uso de la analítica energética inteligente las empresas podrán mejorar el tiempo de actividad de los equipos, aumentar la percepción multidisciplinaria de los datos recopilados y acelerar el uso de datos para la toma de decisiones.
Un ejemplo importante está relacionado con las estrategias de mantenimiento predictivo, que van más allá del mantenimiento reactivo, preventivo y proactivo. Esto significa que una empresa conoce ahora el momento y el procedimiento exactos para rentabilizar sus activos y minimizar los riesgos y el tiempo de inactividad. Anticiparse a los posibles problemas en la infraestructura y predecir el final de la vida útil de las distintas piezas del sistema puede ser un eficaz instrumento de decisión cuando se trata de mantener disponible los datos 24 horas al día los 7 días de la semana. Es por todo esto que nosotros usamos estos principios en los diseños de nuestros sistemas para los centros de datos. Recordemos que la gestión de la energía y la refrigeración dependen en gran medida del software, así como de los datos para optimizar su funcionamiento. Esto nos puede ayudar a predecir la mejor manera de procesar la alimentación eléctrica y el aire frío, con los niveles de humedad, la velocidad y la presión apropiados para conseguir la máxima eficiencia energética en los centros de datos.
No olvidemos que las nuevas tecnologías de refrigeración pueden aportar la mayor eficiencia a corto plazo. Pero no cabe duda de que la analítica energética inteligente será el próximo gran éxito, ya que como hemos dicho anteriormente, la medición, la supervisión y los controles inteligentes son sumamente importantes, porque sustentan nuestras operaciones diarias en el centro de datos y la red de telecomunicaciones para garantizar la disponibilidad, la utilización y la eficiencia energética. Tal y como reza el dicho: “Lo que no se puede medir, no se puede gestionar ni mejorar”.
Pasemos más allá de la era digital y llegamos ahora a la nueva era de los negocios cognitivos. La explosión de los datos requiere sistemas e infraestructuras que no son tan solo capaces de sintetizar y darle un sentido a todo, sino que también puedan pensar la mejor manera de superar los desafíos más apremiantes que enfrentan las empresas y el mundo en que vivimos como es el consumo energético.
Esta nueva forma de pensar es lo que se conoce como infraestructuras cognitivas, una nueva plataforma de computación que evoluciona desde la computación programable. Por eso, la infraestructura cognitiva, aprende y propone nuevas posibilidades a través de un razonamiento probabilístico, con cuatro diferencias principales que la distinguen de la tradicional: entiende, razona, aprende e interactúa. Una de las piezas centrales de esta nueva infraestructura es la inteligencia artificial. Esta tecnología permitirá potenciar las estrategias de eficiencia energética de los operadores de infraestructuras digitales y mejorará muchas otras áreas, directa o indirectamente. Todo ello gracias al conocimiento anticipado de la información de nuestros sistemas para la toma de mejores decisiones, el aprovechamiento de las oportunidades, y la mitigación de los riesgos.
Y, de esta manera, para crear un nuevo valor considerable a partir de estas tecnologías, las organizaciones deberán esforzarse por jugar un papel en la resolución de los problemas que enfrenta el mundo en general: cambio climático, disponibilidad de recursos humanos y físicos, procesos automatizados, etc.
Por todo esto, ya podemos combinar hardware, software y servicios predictibles potentes para la mejora y el desarrollo de nuestras infraestructuras críticas, para hacerlas aptas para el futuro, e impulsar la economía circular.
Vicente Chiralt es EMEA Senior Director, Field Marketing and Channel Marketing en Vertiv