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Cómo una de las compañías eólicas más grandes del mundo utiliza AI para capturar más energía

En 1898, Hans Søren Hansen llegó a Lem, Dinamarca, una pequeña ciudad agrícola a unas 160 millas de Copenhague. El joven de 22 años estaba ansioso por abrirse camino en los negocios y compró una herrería. Con el tiempo, se volvió conocido por la gente de la zona por su espíritu innovador.

El negocio de Hansen cambió con los tiempos, se transformó en una constructora de marcos de ventanas de acero. Las generaciones futuras continuaron expandiéndose en la apertura de Hansen para cambiar, para evolucionar hacia la construcción de grúas hidráulicas, y en última instancia, en 1987, convirtiéndose en Vestas Wind Systems, uno de los fabricantes de turbinas eólicas más grande del mundo.

Esa tenacidad para adaptarse y tener éxito ha seguido definiendo Vestas, que ahora busca optimizar la eficiencia energética eólica para los clientes que utilizan sus turbinas en 85 países.

Al trabajar en una prueba de concepto con Microsoft y el socio de Microsoft Minds.ai, Vestas utilizó con éxito la inteligencia artificial (AI) y la computación de alto rendimiento para generar más energía de aerogeneradores al optimizar lo que se conoce como dirección de activación.

Ese aumento potencial de la energía es importante. Pero también importante, dice Vestas, fue la rapidez con la que se desarrolló la prueba del concepto, en unos pocos meses, y lo que eso podría significar para ponerla en su lugar. La compañía no es la primera en estudiar el problema, pero los resultados acelerados fueron un diferenciador para ello.

Sven Jesper Knudsen, jefe especialista de Vestas y propietario de diseño de módulo de analítica
Sven Jesper Knudsen, jefe especialista de Vestas y propietario de diseño de módulo de analítica

“Este es un ejercicio teórico que ha vivido en la comunidad de investigación durante años”, dice Sven Jesper Knudsen, jefe especialista de Vestas y propietario de diseño de módulo de analítica. “Y han habido algunas manifestaciones tanto por nuestros competidores como por otros propietarios de parques eólicos. Queríamos ver si podríamos tratar de acortar el ciclo de desarrollo”.

“El tiempo de llegada al mercado es esencial para toda la industria eólica para satisfacer los objetivos agresivos que todos tenemos”, dice Knudsen.

La energía eólica, como la solar, es una alternativa limpia a los combustibles fósiles para crear electricidad. Tanto el viento como el sol son de creciente importancia a medida que el mundo busca disminuir el uso de carbón, gas y petróleo crudo para reducir las emisiones de carbono para cumplir con los objetivos de cambio climático.

La energía eólica también es una de las tecnologías de energía renovable de más rápido crecimiento, según la Agencia Internacional de Energía (AIE), una organización que trabaja con gobiernos e industria para ayudarles a dar forma y asegurar un futuro de energía sostenible.

En 2050, dos tercios del suministro total de energía del mundo provendrán de energía eólica, solar, bioenergía, geotérmica e hidroeléctrica, con la energía eólica que se espera que aumente 11 veces, dijo la agencia en un informe el año pasado, Cero neto para 2050: Una hoja de ruta para el sector energético global.

“En el camino hacia el cero neto, la demanda de energía global en 2050 es de alrededor del 8% más pequeña que hoy, pero sirve a una economía más del doble de grande y a una población con 2 mil millones más de personas”, dice la AIE en el informe.

La energía eólica tiene muchas ventajas. Pero un desafío es que la cantidad de energía que se aprovecha puede cambiar a diario según las condiciones del viento. Encontrar maneras de capturar mejor cada parte de la energía eólica es importante para Vestas, de ahí lo que comenzó el año pasado como el “Gran desafío”, como lo describió la compañía.

Una mujer trabaja en la fábrica de cuchillas de Vestas en Nakskov, en el sur de Dinamarca. (Foto cortesía de Vestas)
Una mujer trabaja en la fábrica de cuchillas de Vestas en Nakskov, en el sur de Dinamarca. (Foto cortesía de Vestas)

Los turbinas eólicas lanzan una estela, o un “efecto de sombra” que puede retardar otras turbinas que se encuentran río abajo, dice Knudsen. La energía se puede recuperar a través de la dirección de activación, al girar los rotores de la turbina para apuntar al viento que se aproxima para desviar la estela.

“La idea es que controles ese efecto de sombra lejos de las turbinas aguas abajo y luego canalices más energía eólica a estas mismas turbinas”, dice.

Para lograr esto, Vestas utilizó la computación de alto rendimiento de Microsoft Azure, Azure Machine Learning y la Ayuda del socio de Microsoft minds.ai, que usó Deepsim, su plataforma de diseño de controlador basada en aprendizaje de refuerzo.

El aprendizaje de refuerzo es un tipo de aprendizaje automático en el que los agentes de AI pueden interactuar y aprender de su entorno en tiempo real, y en gran medida por prueba y error. El aprendizaje de refuerzo exige diferentes acciones en un mundo real o simulado y obtiene una recompensa, por ejemplo, puntos más altos, cuando las acciones logran un resultado deseado.

El uso de la computación de alto rendimiento de Vestas también significaba obtener resultados más rápido.

“Me quedé impresionado de que, a una semana del proyecto, tuvimos un producto en vivo casi mínimo”, dice Knudsen. Vestas utilizó la plataforma para ejecutar simulaciones que permitieran capacitar a los controladores a reaccionar ante las condiciones del viento y la guiñada, o la oscilación, para capturar energía que de otra manera se perdería.

La incorporación de AI para maximizar la energía limpia es de creciente importancia.

“Puedes usar AI para optimizar la construcción, la ubicación y las operaciones de un parque eólico, pero lo más importante es que se puede usar AI para optimizar a través de diferentes sistemas, tanto cuando se trata de consumo, como también para producción”, dice Espen Mehlum, cabeza del Programa de Energía y Materiales en Benchmarking para el Foro Económico Mundial.

“Ahí es donde el enorme potencial sin explotar es para la AI, solo rascamos la superficie y hemos comenzado a ver los primeros casos de uso”.

Espen Mehlum, jefe de Energía y Programa de Materiales en Benchmarking para el Foro Económico Mundial. (Foto cortesía de Espen Mehlum)
Espen Mehlum, jefe de Energía y Programa de Materiales en Benchmarking para el Foro Económico Mundial. (Foto cortesía de Espen Mehlum)

Mehlum fue uno de los coautores de un informe del Foro Económico Mundial el otoño pasado, Aprovechar la inteligencia artificial para acelerar la transición energética, escrito en colaboración con BloombergNEF y la Agencia de Energía Alemana, Deutsche Energie-Agentur.

“La tecnología AI tiene el potencial de acelerar de manera rápida la transición energética, en particular en el sector eléctrico”, señaló el informe, en el que se establecen nueve principios para la incorporación de AI de forma segura y responsable en la transición energética.

La crisis climática se trata de “poner manos a la obra”, dice Mehlum. “El mundo ha decidido eso, con el Acuerdo de París, y ahora con las medidas que se confirmaron en la reunión de la COP26 a fines del año pasado en Glasgow, para limitar el calentamiento global hasta 2 grados Celsius, y de manera ideal a alrededor de 1.5 grados.

“El aumento ya está en 1.1 grados”, dice. “Entonces, el presupuesto global de carbono que se deja para emitir, si tienes alguna esperanza de alcanzar 1.5 grados o 2 grados, se reduce muy rápido”.

El New Energy Outlook 2021, el análisis anual de escenarios a largo plazo de BloombergNEF sobre el futuro de la economía energética, señala la importancia de emplear cada tecnología eólica y solar que es factible para ayudar a reducir las emisiones.

“Seguir la pista para las emisiones netas de cero en 2050 significa implementar tecnologías de reducción disponibles a nivel comercial en cada sector esta década”, dice el informe. “Más de tres cuartos del esfuerzo por reducir las emisiones en los próximos nueve años caen al sector energético y al despliegue más rápido de viento y solar FV (fotovoltaica)”.

La prueba de concepto de Vestas es una pieza de un desafío muy intrincado y global para reducir las emisiones de carbono y maximizar la energía limpia. Por su trabajo, la compañía recibió un premio Editor’s Choice por “El mejor uso de la computación de alto rendimiento en la energía” el año pasado, por parte de HPCWire, una publicación para la industria de computación de alto rendimiento.

“El Gran Desafío fue uno de los casos más complicados que podríamos encontrar”, dice Knudsen. “Pero también fue un caso en el que hemos trabajado durante algún tiempo. Es algo que intentamos con algunos otros socios de colaboración en esta jornada de la AI. Y no hemos tenido éxito con estos otros socios. Pero tuvimos mucho éxito con Minds.ai y Microsoft “.

“No hay una fórmula mágica para el cambio climático”, dice Mehlum. “Tienes que mirar muchas, muchas áreas diferentes. Y la AI es solo una de esas herramientas que pueden ser muy importantes para reducir las emisiones y optimizar el acceso y los sistemas que aún no hemos utilizado por completo “.