A inteligência artificial pode otimizar a rede elétrica, aumentando a eficiência, fortalecendo a resiliência a eventos climáticos extremos e facilitar a integração de mais renováveis. A afirmação vem de Priya Donti, professora da MIT e pesquisadora do LIDS, em entrevista à MIT News.
Segundo Donti, manter o equilíbrio entre energia injetada na rede e a consumida a cada momento é essencial. A demanda é incerta, pois consumidores não se registram previamente; a oferta varia com custos e disponibilidade de combustíveis, principalmente com fontes como solar e eólica.
A tecnologia pode usar dados históricos e em tempo real para prever a geração de renováveis com mais precisão, tornando a rede mais limpa. Também busca resolver problemas de otimização que definem quais geradores operar, o quanto produzir e quando carregar ou descarregar baterias.
A IA pode ainda melhorar o planejamento de redes de próxima geração, rodando modelos de simulação mais eficientes. Além disso, ajuda na manutenção preditiva ao identificar comportamentos anômalos, reduzindo perdas e interrupções.
Mais amplamente, a IA pode acelerar experimentos para desenvolver baterias melhores, ampliando a integração de energia limpa. Modelos específicos para aplicações, quando usados com parcimônia, podem trazer benefícios de sustentabilidade sem consumir excessivos recursos.
Sobre prós e contras, a pesquisadora destaca que a IA é heterogênea, com modelos de tamanhos diferentes. Em aplicações bem definidas, o custo-benefício tende a favorecer a descarbonização e a incorporação de renováveis.
Donti alerta para um julgamento cuidadoso das investidas em IA: tecnologias de grande escala consomem muita energia e nem sempre entregam os maiores ganhos no setor de energia. O desafio está em alinhar algoritmos às restrições físicas da rede.
Ela ressalta a necessidade de desenvolver modelos que respeitem a física da rede e que possam ser implantados de forma confiável. Pequenas correções humanas ajudam, mas falhas em escala na rede causam impacto relevante.
A pesquisadora defende uma estratégia de IA mais aberta e útil para aplicações no mundo real, com foco em uso responsável, democratização do desenvolvimento e atendimento às necessidades da operação em campo.
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