El sector energético se encuentra en un momento crucial de la historia. Según Dan Jeavons, vicepresidente de Innovación Digital de la empresa de energía Shell. “La IA no es una solución mágica, pero es una herramienta que puede ayudarnos a acelerar la transición energética y reducir las emisiones de CO2”, Este enfoque pragmático ya está dando resultados notables en múltiples frentes en un mundo que se enfrenta con la urgente necesidad de reducir las emisiones y al mismo tiempo satisfacer la creciente demanda de energía, en este entorno la inteligencia artificial emerge oportunamente como un aliado en esta transformación

Uno de los logros más sorprendentes en el camino de la IA en el sector energético ha sido la espectacular aceleración de las simulaciones y modelaciones científicas. Shell al trabajar con NVIDIA, ha logrado lo que parecía imposible hace apenas unos años: ejecutar simulaciones de energía complejas hasta un millón de veces más rápido que los métodos tradicionales.

La posibilidad de simular miles o millones de años, lo que normalmente lleva años para procesar en formas informáticas tradicionales de alto rendimiento permiten observar realmente cómo vamos a gestionar la desorbitante cantidad de emisiones contaminantes que se generan alrededor del planeta

Se están creando modelos de aprendizaje automático con IA que pueden estudiar el almacenamiento de dióxido de carbono en yacimientos subterráneos aproximadamente 100.000 veces más rápido que las simulaciones convencionales basadas en la física. Estos avances permiten evaluar rápidamente diferentes geologías, tasas de inyección y presiones para proyectos de captura y almacenamiento de carbono en la etapa de selección, un componente crucial para alcanzar el objetivo cero netos.

Es necesario democratizar el acceso a la IA en toda la fuerza laboral de las empresas, permitiendo que los empleados desarrollen sus propias soluciones de IA en cada una de sus funciones. Estos programas para democratizar la IA en toda la organización deben ejecutarse dentro de un marco cuidadosamente estructurado que equilibra la innovación con la seguridad y el cumplimiento de normas previamente conocidas.

En el centro de esta iniciativa se encuentra un sofisticado sistema de zonificación que clasifica las aplicaciones de IA en función de su riesgo y complejidad donde ciertas cosas, ciertos tipos de datos, ciertas aplicaciones. Utilizando el criterio del semáforo; se puede decir que existe una aplicación de ‘zona verde’; esta permite a las personas desarrollar aplicaciones más simples o de bajo riesgo con controles táctiles relativamente ligeros. Las aplicaciones más sensibles o sofisticadas se ubican en zonas ámbar o roja, requiriendo supervisión y experiencia adicionales.

Así, las empresas pueden llegar a establecer una próspera comunidad de IA que sea respaldada por un programa integral de desarrollo de habilidades digitales que esté disponible para la educación digital de prácticamente todos los empleados. Las personas que entienden los problemas del sector energético u otros, son las que están en primera línea con el problema y deben familiarizarse con las herramientas que les permitan soluciones y respuestas utilizando la IA.

Quizás una de las aplicaciones más fascinantes de la IA sea la de reinventar la red eléctrica futura. A medida que se implementa la transición hacia un planeta carbono neutro, pasamos de plantas de energía térmica centralizadas a una red distribuida de fuentes de energía renovables, la complejidad de gestionar la red aumentara exponencialmente.

En el futuro, gracias a las plantas solares, los vehículos eléctricos, el viento y todo lo demás, tendremos una red y un mundo energético en el que la energía se desarrollará de forma distribuida, se almacenará y se retirará según sea necesario. Esta transformación de aproximadamente 8.000 plantas de energía a millones de fuentes de energía y puntos de almacenamiento requiere sistemas sofisticados de inteligencia artificial para gestionarse de manera efectiva sin sobresaltos

Las oportunidades y necesidad del sector energético van ligadas a las necesidades de toda actividad humana y por ello tienen alcances que van más allá de las mejoras operativas hasta la investigación fundamental en áreas como la captura y almacenamiento de carbono, los biocombustibles y la infraestructura de vehículos eléctricos, los centros de datos   Tendremos que utilizar un análisis geo espacial impulsado por inteligencia artificial para optimizar sistemas de movilidad, logística, etc. para determinar la ubicación de las estaciones de carga de vehículos eléctricos o identificar nuevas fuentes de biocombustible a partir de cultivos y productos de desecho, etc. Las opciones y necesidades son infinitas y cada vez más complejas.