Qué necesitas saber antes
- Bria Shea compartió ejemplos de cómo Xcel Energy ha implementado cámaras de detección de incendios forestales apoyadas en IA, que en verano pasado detectaron humo resultante de un rayo, lo que llevó a la movilización rápida de servicios de emergencia, permitiendo controlar el fuego antes de que se expandiera más allá de tres acres.
- CAISO ha encontrado un posible aliado en su programa piloto con Open Access Technology International (OATI), que presenta OATI Genie, una plataforma de IA generativa diseñada para la industria energética, que se centrará en la gestión de interrupciones y en la selección de modelos de IA apropiados.
- UN MOMENTO EMOCIONANTE EN LA INDUSTRIA Posteriormente, la conferencia dio paso a un panel que incluyó a representantes importantes de la industria, como Sara Patrick, presidenta y CEO de la Midwest Reliability Organization.
La inteligencia artificial (IA) no es una solución universal; sin los marcos adecuados, datasets y modelos, su implementación puede ser ineficaz, como lanzar espaguetis de datos a la pared a ver qué se queda. Aunque hoy en día los chatbots de IA y las aplicaciones analíticas avanzadas aún no están lo suficientemente perfeccionados como para reemplazar por completo a los humanos, las reticencias internas a adoptarla podrían obstaculizar su progreso, especialmente cuando se percibe como una amenaza para el empleo.
El evento DTECH Midwest en Minneapolis, Minnesota, comenzó con Hani Alarian, director ejecutivo de operaciones de tecnología de sistemas de energía en California ISO (CAISO). En su discurso inaugural, abordó temas candentes en la industria energética: la IA, su fuente de energía y su potencial para transformar la vida diaria.
Alarian recordó que, durante la revolución agrícola, el 85% de los estadounidenses trabajaban en el campo, cifra que ahora ha descendido a menos del 2%. De manera similar, en la revolución industrial, entre el 50% y 70% de la población laboral estaba en la manufactura, una cifra que actualmente está por debajo del 10%. Se anticipa que la IA generará un cambio laboral similar, aunque aún se desconoce su magnitud.
“La IA no es una varita mágica”, advirtió Alarian. “Cada nueva tecnología se considera a menudo como la solución definitiva. Este es un avance que requiere que la gente aprenda a adaptarse.”
Según Alarian, mientras que el cerebro humano consume aproximadamente 12 vatios para pensar, un sistema de IA que realice la misma tarea necesitaría unos 2.7 gigavatios (GW). Con la expectativa de que la IA alcance el nivel de superinteligencia artificial (ASI) en la próxima década, este es un consumo eléctrico considerable al que aún no estamos listos para hacer frente.
Alarian también subrayó que los modelos de IA efectivos a menudo deben construirse desde cero: “No sirve simplemente con utilizar herramientas como Chat GPT”, dijo, “la IA necesita datos estructurados de forma específica. No se puede plasmar todo en un solo sistema; eso sería un derroche de energía”. Elegir a un socio adecuado para el desarrollo a largo plazo es esencial, comparable a elegir un compañero que escuche y comprenda los problemas operacionales antes de la implementación.
CAISO ha encontrado un posible aliado en su programa piloto con Open Access Technology International (OATI), que presenta OATI Genie, una plataforma de IA generativa diseñada para la industria energética, que se centrará en la gestión de interrupciones y en la selección de modelos de IA apropiados.
UN MOMENTO EMOCIONANTE EN LA INDUSTRIA
Posteriormente, la conferencia dio paso a un panel que incluyó a representantes importantes de la industria, como Sara Patrick, presidenta y CEO de la Midwest Reliability Organization; Priti Patel, directora de transmisión de Great River Energy; Garrick Rochow, presidente y CEO de CMS Energy; y Bria Shea, vicepresidenta de regulación en Xcel Energy.
Rochow afirmó: “Estamos en el momento más emocionante de esta industria. A los activos tradicionales, como los cables y las plantas de energía, se suman las capacidades del aprendizaje automático, lo que nos permite realizar cálculos y explorar nuevas posibilidades.”
Illustró su punto con un ejemplo sobre un posible temporal sobre el Lago Michigan: “No podemos confiar en conjeturas. Contamos con 70 años de datos. Si sabemos que un circuito se ve afectado a menudo por el clima, podemos mejorarlo.”
Bria Shea compartió ejemplos de cómo Xcel Energy ha implementado cámaras de detección de incendios forestales apoyadas en IA, que en verano pasado detectaron humo resultante de un rayo, lo que llevó a la movilización rápida de servicios de emergencia, permitiendo controlar el fuego antes de que se expandiera más allá de tres acres.
Más cerca de DTECH Midwest, Xcel también ha tenido éxito con inversiones en la localización de postes y medidas de aislamiento. “Dispensamos miles de detectores en el sistema, lo que nos permite reducir o aislar apagones, facilitando la labor de nuestros técnicos al restaurar el servicio”, resaltó Shea.
Sin embargo, más allá de la eficacia de estos sistemas habilitados por IA, su adopción radica en la comodidad de los empleados para utilizarlos. “La cultura juega un papel crucial, no solo la tecnología”, mencionó Priti Patel de Great River Energy, enfatizando un enfoque proactivo y medido en la IA para anticiparse a fallos en la infraestructura.
¿Qué sigue?
Los panelistas reflexionaron sobre cómo será la red del futuro. “Lo que hemos diseñado en décadas pasadas no servirá para afrontar los retos actuales”, apuntó Rochow, mencionando un cambio en métodos debido a los patrones climáticos recientes.
Finalmente, Sara Patrick, de la Midwest Reliability Organization, subrayó que las normas siempre quedan rezagadas ante la evolución del sector, pero se mostró optimista con las nuevas iniciativas de NERC para modernizar procesos normativos.
El consenso al concluir la mesa redonda fue claro: el cambio es inminente y es fundamental mantener una mente abierta y cautelosa hacia estos desarrollos.
“En esta industria, siempre hay más por aprender”, concluyó Patrick, y no podemos estar más de acuerdo.
