Em 1898, Hans Søren Hansen chegou a Lem, Dinamarca, uma pequena cidade agrícola a cerca de 260 quilômetros de Copenhague. O jovem de 22 anos estava ansioso para iniciar nos negócios e comprou uma ferraria. Com o tempo, tornou-se conhecido da área por seu espírito inovador.
O negócio de Hansen mudou com o tempo, transformando-se numa produção de esquadrias de aço. As gerações futuras deram sequência na inovação de Hansen, evoluindo para a construção de guindastes hidráulicos e, finalmente, em 1987, tornando-se a Vestas Wind Systems, um dos maiores fabricantes de turbinas eólicas do mundo.
Essa persistência na adaptação para o sucesso continua a definir a Vestas, que agora busca otimizar a eficiência da energia eólica para clientes que usam suas turbinas em 85 países.
Trabalhando em uma prova de conceito com a Microsoft e nosso parceiro minds.ai, a Vestas usou com sucesso a inteligência artificial (IA) e a computação de alto desempenho para gerar mais energia a partir de turbinas eólicas, otimizando o que é conhecido como direção de esteira.
O aumento da geração de energia resultado dessa prova de conceito é importante, assim como a rapidez com que o procedimento foi desenvolvido, diz Vestas, ressaltando que ocorreu em poucos meses. A empresa não é a primeira a estudar o assunto, mas a agilidade nos resultados foi um diferencial para ela.
“Este é um exercício teórico que persegue a comunidade de pesquisa há anos”, diz Sven Jesper Knudsen, especialista-chefe da Vestas e proprietário do design do módulo de modelagem e análise. “Houve algumas tentativas prévias de nossos concorrentes e de alguns proprietários de parques eólicos. Queríamos ver se poderíamos encurtar o ciclo de desenvolvimento. O tempo de lançamento no mercado é essencial para que toda a indústria eólica atinja as metas agressivas que todos nós temos”, afirma o executivo.
A energia eólica, como a solar, é uma alternativa limpa em comparação aos combustíveis fósseis para a geração de eletricidade. Tanto a energia eólica quanto a solar são de importância crescente à medida que o mundo procura diminuir o uso de carvão, gás e petróleo bruto, para reduzir as emissões de carbono e atender às metas de mudança climática.
A energia eólica também é uma das tecnologias de energia renovável com crescimento mais acelerado, de acordo com a Agência Internacional de Energia (IEA), uma organização que trabalha com governos e indústrias para ajudá-los a moldar e garantir um futuro energético sustentável.
Em 2050, dois terços do fornecimento total de energia do mundo virão de energia eólica, solar, bioenergia, geotérmica e hídrica, com a energia eólica prevista para aumentar 11 vezes, disse a agência em um relatório no ano passado: “Net Zero até 2050: Um Roteiro para o Setor Global de Energia”.
“No caminho para o Net Zero, a demanda global de energia em 2050 seria cerca de 8% menor do que hoje, mas atenderia uma economia global duas vezes maior e uma população com 2 bilhões de pessoas a mais”, diz a IEA no relatório.
A energia eólica tem muitas vantagens. Mas um desafio é que a quantidade de energia que é aproveitada pode mudar diariamente com base nas condições do vento. Encontrar maneiras de capturar melhor cada parte da energia eólica é importante para a Vestas – daí o que começou no ano passado como o “Grande Desafio”, como a empresa descreveu.
As turbinas eólicas lançam uma esteira, ou um “efeito de sombra” que pode desacelerar outras turbinas localizadas a jusante, diz Knudsen. A energia pode ser recapturada usando a direção da esteira, girando os rotores da turbina para apontar para longe do vento que se aproxima para desviar a esteira. “A ideia é que você controle esse efeito de sombra longe das turbinas a jusante e, então, canalize mais energia eólica para essas turbinas”, diz ele.
Para conseguir isso, a Vestas usou a computação de alto desempenho do Microsoft Azure, o Azure Machine Learning e a ajuda do parceiro da Microsoft minds.ai, que usou o DeepSim, sua plataforma de design de controlador baseada em aprendizado por reforço.
O aprendizado por reforço é um tipo de aprendizado de máquina no qual os agentes de IA podem interagir e aprender com seu ambiente em tempo real e, em grande parte, por tentativa e erro. Essa metodologia testa diferentes ações em um mundo real ou simulado e recebe uma recompensa – digamos, pontos mais altos – quando as ações atingem o resultado desejado.
O uso da computação de alto desempenho do Azure pela Vestas também significou obter resultados mais rapidamente.
“Fiquei completamente deslumbrado porque uma semana após o início do projeto tínhamos quase um mínimo de produto rodando”, diz Knudsen. A Vestas usou a plataforma para executar simulações para treinar controladores para reagir às condições do vento e guinar, ou oscilar, para capturar energia que de outra forma seria perdida. Incorporar a IA para maximizar a energia limpa é de importância crescente.
“Você pode usar a IA para otimizar a construção, a localização e as operações de um parque eólico, mas o mais importante é que você pode usar a IA para otimizar diferentes sistemas, tanto no que diz respeito ao consumo quanto à produção”, diz Espen Mehlum, chefe do programa de energia e materiais em benchmarking para o Fórum Econômico Mundial. “É aí que está o enorme potencial inexplorado para a IA – estamos apenas arranhando a superfície e vendo os primeiros casos de uso.”
Mehlum foi um dos coautores de um relatório recém divulgado do Fórum Econômico Mundial (Harnessing Artificial Intelligence to Accelerate the Energy Transition), escrito em colaboração com a BloombergNEF e a Agência Alemã de Energia, Deutsche Energie-Agentur.
“A tecnologia de IA tem o potencial de acelerar rapidamente a transição energética, particularmente no setor de energia”, observou o relatório, definindo nove princípios para incorporar a IA com segurança e responsabilidade na transição energética.
A crise climática é “toda mão na massa”, diz Mehlum. “O mundo decidiu, com o Acordo de Paris, que as medidas que foram confirmadas na reunião da COP26 no final do ano passado, em Glasgow, servem para limitar o aquecimento global a bem abaixo de 2 graus Celsius e, idealmente, a cerca de 1,5 graus. O aumento já está em 1,1 grau”, diz o executivo. “Então, o ‘saldo’ global máximo de carbono que nos resta para emitir – se você tiver alguma esperança de atingir 1,5 ou 2 graus – está diminuindo muito rapidamente.”
O New Energy Outlook 2021, a análise anual de cenário de longo prazo da BloombergNEF sobre o futuro da economia de energia, observa a importância de empregar todas as tecnologias eólicas e solares viáveis para ajudar a reduzir as emissões.
“Entrar no caminho para emissões Net Zero até 2050 significa implantar tecnologias de redução comercialmente disponíveis em cada setor ainda nesta década”, diz o relatório. “Mais de três quartos do esforço para reduzir as emissões nos próximos nove anos cabe ao setor de energia e à implantação mais rápida de energia eólica e solar fotovoltaica.”
A prova de conceito da Vestas é parte de um desafio muito intrincado e global para reduzir as emissões de carbono e maximizar a energia limpa. Por seu trabalho, a empresa recebeu o prêmio Editor’s Choice de “Melhor uso de computação de alto desempenho em energia” no outono passado pela HPCwire, uma publicação para o setor de computação de alto desempenho.
“O Grande Desafio foi um dos casos mais complicados que encontramos”, diz Knudsen. “Mas também foi um caso em que estamos trabalhando há algum tempo. É algo que tentamos com alguns outros parceiros de colaboração nesta jornada de IA. E não tivemos sucesso com esses outros parceiros. Mas tivemos muito sucesso com minds.ai e Microsoft.”
“Não há bala de prata para as mudanças climáticas”, diz Mehlum. “Você tem que olhar para muitas, muitas áreas diferentes. E a IA é apenas uma daquelas ferramentas que podem ser muito importantes tanto para reduzir as emissões quanto para otimizar o acesso e os sistemas que ainda não utilizamos totalmente.”
