Sí, hoy es 14 de febrero, , una de las fechas más señaladas del calendario, no solo porque se festeje San Valentín, sino que desde 1949, también se celebra el Día Mundial de la Energía.

Y es que, desde hace ya varios años, la humanidad se ha embarcado en la transición energética,
buscando aliados que permitiesen llevar este viaje a término. De esta manera, llegó la fuerte
apuesta por las energías renovable, aunque, para poder seguir avanzando,  no basta con impulsar las energías limpias, sino que es necesario hacer un uso más eficiente de la energía que generamos.

El flechazo de la IA y la energía

Es aquí donde entra en juego una tecnología que ha generado un auténtico flechazo en la industria energética: la Inteligencia Artificial. Así, a nadie se le escapa que entre la industria energética y la IA ha surgido la chispa, y ambas tienen todos los ingredientes necesarios para formar una pareja exitosa que garantice un uso de nuestros recursos energéticos más eficaz y eficiente.

Según el estudio ‘EnergIA’, elaborado por GFK para Smarkia entre más de 100 directivos de empresas de distintos sectores, se desprende que casi la totalidad de las compañías está comprometida con la transición energética y reconoce la importancia de apostar por la eficiencia energética, tanto para reducir costes (90%), como para ser más sostenibles y reducir su impacto ambiental (93%). Sin embargo, el 44% de las compañías desconoce todavía el potencial de la Inteligencia Artificial aplicada a modelos de gestión energéticos más eficientes y sostenibles.

Un largo camino por recorrer

Está claro que la relación ha empezado con buen pie, pero todavía queda mucho terreno por recorrer para que se consolide y se convierta en una relación de futuro. Para ello, es clave que la industria energética comprenda el potencial de la Inteligencia Artificial. Por eso, coincidiendo con este 14 de febrero, Día Mundial de la Energía, Smarkia ha recopilado varios ejemplos prácticos de cómo esta tecnología es la pareja perfecta para el sector energético:

• Monitorización y análisis de datos: Para poder gestionar correctamente la producción, comercialización y el consumo de energía, es necesario procesar miles y miles de datos. Este ha sido siempre uno de los grandes retos del sector energético, y la IA viene a llenar ese espacio. Antes, las empresas y organizaciones recogían los datos de diferentes dispositivos a través de herramientas muy diversas -excels, hardware…-.

Técnicas de procesamiento de datos

Ahora, la IA trabaja con todos esos datos almacenados bajo un mismo techo, desde donde se controlan, visualizan y analizan en detalle para conocer los consumos, ahorros o costes, utilizando los algoritmos que pone a nuestra disposición la IA y las técnicas de  procesamiento de datos. Así, nada mejor que la Inteligencia Artificial para conocer cómo es realmente el consumo energético y, a partir de ahí, identificar dónde se producen las mayores ineficiencias o los consumos más altos, ofreciendo recomendaciones para corregir dichas anomalías o corrigiéndolas de manera inmediata a través del sistema de telegestión.

• Creación de modelos predictivos: Debido al gran número de variables que afectan a la
  gestión energética, es difícil anticiparse o realizar previsiones precisas. Sin embargo, gracias
  a la Inteligencia Artificial, aspectos como la demanda energética ya no tienen secretos: esta
  tecnología permite anticiparse a picos de demanda, facilitando la toma de decisiones para
  controlar mejor los consumos, enviando prefacturas inteligentes y, en definitiva, realizando
  predicciones mucho más fiables.

Capacidad para predecir

• Mejores predicciones en lo relativo a la producción y el consumo energético: en el sector energético, la eficiencia es importante tanto a la hora de producir como de consumir energía, y la IA es perfecta para ambos casos. Por un lado, es capaz de predecir la generación de energía a lo largo del tiempo, así como mejorar su rendimiento y vida útil, por lo que resulta clave para facilitar la operativa y el mantenimiento de las instalaciones de producción de energía. Además, también analiza todas las variables que pueden afectar al consumo energético, permitiendo así anticipar necesidades de suministro.
• Más flexibilidad: la flexibilidad ha ido ganando importancia en el sector energético con la aparición de la llamada generación distribuida, donde el consumidor de energía (ya sea un hogar o una fábrica) es también un productor con capacidad de almacenar o volcar a la red la energía no consumida. Éste es, sin duda, uno de los grandes retos actuales, y tecnologías como la Inteligencia Artificial están jugando un papel clave en la optimización de todos los procesos en la gestión flexible de la energía, los consumos o el almacenamiento de la misma.