La Inteligencia Artificial tiene actualmente un papel fundamental en la transformación del modelo energético. Y fue uno de los temas destacados del foro +Renovables: redes inteligentes y digitalización para la energía del futuro, organizado por El País y Red Eléctrica de España (REE) para analizar los retos de la transición energética.
Por ello, la mesa de análisis sobre la revolución 4.0 contó entre sus expertos con Julia Díaz, directora de Innovación del área Health and Energy Predictive Analytics en el Instituto de Ingeniería del Conocimiento (IIC), que explicó qué se hace en el día a día de la Inteligencia Artificial, especialmente en el caso de la energía, y en qué se trabaja desde el IIC.
Entre otros expertos y autoridades, el encuentro contó en su inauguración con la ministra para la Transición Ecológica, Teresa Ribera, y con las intervenciones de Miguel Arias Cañete, comisario de Acción por el Clima y Energía de la Comisión Europea, y Jordi Sevilla, presidente de Red Eléctrica, que presentó en exclusiva el informe Red Eléctrica y la integración de renovables.
Predicción y optimización en energía
La Inteligencia Artificial nos permite adaptarnos al entorno. Este fue el punto de partida de la intervención de Julia Díaz, que recordó que, asociada a la computación, la Inteligencia Artificial nos permite hacer algo que nosotros no somos capaces de hacer: manejar ingentes cantidades de datos que, además, han de tratarse de una forma lógica y razonable.
En el terreno de la energía en concreto, se cuenta con datos sobre meteorología, salud o el comportamiento de las personas relacionadas con el sistema: quiénes generan electricidad, quiénes la transportan y distribuyen y quiénes la consumen. Datos de los que, bien analizados, se puede obtener un conocimiento a medida del sector.
¿Cómo se hace? Hay que aplicar tres niveles de analítica: descriptiva, para conocer la información de la que disponemos y donde aplicar la inteligencia, analítica predictiva, para anticiparnos a la producción o a la demanda, y la prescriptiva.
El Instituto de Ingeniería del Conocimiento aplica esta teoría con diferentes fines, avanzando hacia las redes inteligentes. Con los datos, se trabaja en predicción de la producción, también de energías renovables, y de la demanda, con la implantación de los contadores inteligentes. Además, se detectan incidencias técnicas y no técnicas, como el fraude energético. Todo ello para conseguir la optimización del modelo energético, con las consecuentes ventajas económicas y medioambientales.
La transición energética cuenta con la Inteligencia Artificial
La importancia de invertir en la mejora de la gestión de la energía y tomar medidas para anticiparnos y ser más eficientes fue el eje del discurso de Teresa Ribera, ministra para la Transición Ecológica. Sin olvidar que “la energía está necesariamente ligada a la comunicación, al diálogo y a la reflexión entre los ciudadanos”.
En este sentido, recordó que cada uno de nosotros aporta datos útiles para mejorar la eficacia del sistema. Por ello, destacó que “el impulso de las tecnologías y la gestión del Big Data facilitará la automatización de la red de energía”.
El fomento de la innovación, la integración energías renovables y las redes inteligentes también fueron temas destacados de la intervención de Miguel Arias Cañete, comisario de Acción por el Clima y Energía de la Comisión Europea, que recordó que estamos en plena “transición hacia un sistema energético sostenible”.
Por su parte, Jordi Sevilla, presidente de Red Eléctrica, apuntó que el modelo energético que conocíamos hasta ahora “salta por los aires” y que se necesita Inteligencia Artificial para asegurar el suministro ante una demanda no tan predecible.
