La inteligencia artificial (IA) se está convirtiendo gradualmente en una tecnología clave en muchos campos, y la eficiencia energética no es una excepción. Al integrar sistemas inteligentes que pueden analizar, predecir y optimizar el consumo de energía, la IA podría transformar la forma en que usamos y administramos la energía.

A través del ejemplo de las palabras del fundador de Purecontrol, Gautier Avril, durante su discurso en el Podcast Safety Innov, vamos a explorar cómo la IA ya está contribuyendo a esta revolución energética.

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1 - Hacer de la tecnología una de las palancas para la descarbonización de la industria

El sistema energético mundial está experimentando una verdadera transformación, especialmente desde las recientes crisis energéticas. Con precios mucho más altos y mucho más volátiles, los fabricantes pueden verse tentados a restarle prioridad a sus programas de electrificación. Por todo eso Hay una necesidad urgente de descarbonizar, y eso comienza con la búsqueda de la eficiencia energética.

Esta innovación, una herramienta para el análisis del rendimiento, el apoyo a la toma de decisiones o incluso la optimización en tiempo real, está transformando el mundo de la energía. Gautier Avril explica que se dio cuenta de los desafíos del calentamiento global hace unos quince años. Su empresa, Purecontrol, se compromete a utilizar tecnologías, especialmente la inteligencia artificial, para contribuir a la lucha contra el calentamiento global.

«El uso de la tecnología para combatir el calentamiento global no lo va a resolver todo, pero la IA sigue haciéndolo. una oportunidad para mejorar significativamente ciertos aspectos de nuestra gestión energética.» añade Gautier Avril‍

En los últimos años han surgido muchas soluciones, que van desde un simple análisis del rendimiento hasta la optimización en tiempo real.

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2 - Aproveche los datos existentes gracias a los gemelos digitales

Los gemelos digitales son modelos virtuales de instalaciones físicas que permiten simular su funcionamiento y probar escenarios de optimización. En resumen, se crea un duplicado digital de los procesos de un sitio industrial, lo que permite el acceso a paneles que muestran datos precisos. Este análisis de datos en profundidad permite: comprender mejor las relaciones entre los diferentes parámetros y crear modelos predictivos precisos. La información proporcionada permite a los administradores del sitio ajustar sus operaciones de acuerdo con las observaciones realizadas: derivas de energía, calidad de producción excesiva, fallas en los equipos, etc.

Muchas empresas se han especializado en la creación y explotación de gemelos digitales con fines de análisis y optimización. Purecontrol es una de ellas: al conectarse a autómatas industriales, la solución recupera datos operativos de fábricas o sitios de gestión del agua.

«Los sensores presentes en estas instalaciones a menudo solo funcionan al 10% de su capacidad real. La IA permite recuperar todos estos datos, agregar información externa, como pronósticos meteorológicos, y analizarla continuamente mediante algoritmos de aprendizaje automático.»

Los gemelos digitales son un activo poderoso para comprender y hacer que los procesos sean más eficientes. Sin embargo, tienen sus límites: ajustar los mecanismos industriales requiere la participación continua de los operadores en el proceso. Y, a menudo, la codificación de los autómatas es inamovible y carece de flexibilidad y reactividad ante la evolución de varios parámetros (calidad/tratamiento del producto, cantidad de productos utilizados en función de la carga de la fábrica, etc.).

Si bien los gemelos digitales son eficaces para identificar oportunidades de ahorro, su aplicación a veces puede resultar difícil. Algunas oportunidades de ahorro se conocen desde hace mucho tiempo, pero su implementación suele ser demasiado compleja.

«Por ejemplo, en un sitio equipado con producción solar, parece obvio querer consumir energía cuando hay luz solar. Pero la cantidad de parámetros a tener en cuenta es demasiado importante: los caprichos del tiempo, la calidad de las previsiones, la inercia del proceso, etc. En el mejor de los casos, nos limitaremos a posponer algunos usos al mediodía, esperando que haga buen tiempo. Las herramientas capaces de encontrar estrategias de gestión eficaces, capaces de adaptarse a estos peligros, son todavía muy escasas.»

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3 - Vaya más allá en la optimización con el control en tiempo real (control-comando)

El uso de la IA para encontrar estas estrategias de optimización es la base de la creación de Purecontrol. Para Gautier Avril, el detonante provino de la victoria de AlphaGo, el primer éxito de una máquina contra los campeones del Go, que demostró que la inteligencia artificial era capaz de encontrar nuevas estrategias para resolver problemas complejos.

«Al transponer esta tecnología del mundo de los videojuegos a problemas industriales reales, la inteligencia artificial tiene un gran potencial para Ayude a los fabricantes que consumen energía a alcanzar sus objetivos de sobriedad sin dejar de respetar las restricciones comerciales».

La innovación de Purecontrol y la fortaleza de la solución son sitúe la IA en el centro del «control y mando» La solución consiste en permitir que la IA encuentre estrategias de gestión y aplique directamente las recomendaciones para controlar automáticamente los procesos industriales, sin un algoritmo intermedio. Todo lo que queda es dar las reglas del juego: respete las restricciones operativas al tiempo que optimiza el consumo de energía y minimiza las emisiones de gases de efecto invernadero. La idea es ir más allá del simple análisis de datos y la construcción de recomendaciones, para implementar una gestión dinámica en tiempo real.

«Si bien el mejor copiloto nunca permitirá que un piloto promedio se convierta en campeón de rallies, los mejores modelos nunca permitirán que un programa de autómatas tenga en cuenta todas las sutilezas de un entorno complejo.»

Concretamente, la solución de gestión Purecontrol envía comandos de forma continua, que implementan acciones de optimización, definidas por algoritmos de IA. Esta gestión consiste en ajustar los procesos en tiempo real de acuerdo con la evolución de los parámetros, sin dejar de cumplir los objetivos y las limitaciones dados. Por ejemplo, en una planta de tratamiento de aguas residuales, si el objetivo es reducir productos químicos de tratamiento, la solución ajustará automáticamente la inyección de estos productos en función de la calidad del agua entrante y de las condiciones meteorológicas, lo que influye en el tratamiento del agua. Este principio permite limitar la cantidad de productos químicos utilizados y, al mismo tiempo, garantizar el cumplimiento de las normas ambientales.

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4 - Ampliar las aplicaciones para lograr la eficiencia energética

Al analizar el impacto de cada decisión, Los algoritmos se adaptan y mejoran constantemente. Esta flexibilidad es valiosa en entornos particularmente complejos y cambiantes. Por eso, la solución Purecontrol mejora significativamente el funcionamiento de muchos casos de uso: las normativas térmicas están sujetas a fuertes peligros (incineradores, galvanizado), tratamientos biológicos y químicos, que son muy difíciles de controlar (plantas de tratamiento) o redes en malla en las que las decisiones sobre cada nodo tendrán consecuencias en toda la red (redes de aguas residuales, redes de calefacción, etc.).

«Los ingresos varían según los sitios y las tecnologías utilizadas, pero pueden variar entre un 10% y un 40%. Aún mejor, con la solución Purecontrol estos resultados se obtienen sin necesidad de instalar hardware nuevo, sino simplemente optimizando el uso de los datos existentes.»

El ejemplo de Purecontrol es un ejemplo perfecto de cómo la IA puede revolucionar el mundo industrial. Al aprovechar al máximo los datos disponibles y utilizar algoritmos avanzados para optimizar los procesos, la IA ofrece soluciones innovadoras y eficaces para reducir nuestro consumo de energía y minimizar nuestro impacto ambiental a la vez que estabilizamos el funcionamiento de las instalaciones. Esta tecnología sigue evolucionando y sus aplicaciones se expanden constantemente.

«Podemos usar los datos de manera más inteligente, predecir y optimizar el consumo de energía y reducir nuestra huella de carbono de manera significativa. Surgirán nuevas oportunidades de ahorro de energía a medida que la IA continúe desarrollándose e integrándose en nuevas áreas.»

Al adoptar estas innovaciones de la manera correcta, podemos esperar un futuro más sostenible y respetuoso con el medio ambiente.