ENGIE, ERAMET & SCHNEIDER ELECTRIC en AI for Industry by Artefact - AI para la descarbonización de la industria

El debate sobre la IA para la descarbonización en la industria, en el que participan Schneider Electric, Engie y Eramet, explora cómo la artificial intelligence ayuda a reducir las emisiones de carbono y a mejorar la eficiencia energética. La conversación se centra en cómo se aplica la IA en la gestión energética, la optimización y la toma de decisiones para apoyar la transición energética.

Philippe Rambach, Director de Inteligencia Artificial de Schneider Electric, destaca el papel que desempeña la IA en la optimización de la demanda energética. Subraya la importancia de gestionar la demanda de energía junto con el aumento del suministro de energías renovables. La IA ayuda a Schneider Electric a reducir el consumo de energía para los mismos resultados, como la calefacción o la refrigeración. Mediante el aprendizaje automático, los modelos de IA predicen las necesidades energéticas y ajustan el uso, reduciendo el despilfarro. La IA también optimiza el uso de la energía renovable en los edificios, tomando decisiones en tiempo real sobre cuándo almacenar o vender el exceso de energía a la red, maximizando los beneficios financieros y medioambientales.

Mihir Sarkar, responsable de IA de Engie Investigación e Innovación, explica cómo la empresa se centra en la transición hacia una economía neutra en carbono mediante la electrificación y el uso estratégico del gas. La IA ayuda a gestionar la variabilidad de las fuentes de energía renovables equilibrándolas con las centrales térmicas. El mantenimiento predictivo impulsado por la IA garantiza el funcionamiento eficaz de las centrales térmicas, reduciendo las emisiones. La IA también desempeña un papel en la mejora del compromiso de las partes interesadas y en la aceleración del despliegue de los proyectos energéticos, optimizando su huella medioambiental.

Jean-Loup Loyer, Director de Data y AI de Eramet, habla de cómo la AI está ayudando a la industria minera a reducir su huella de carbono. Eramet, que produce metales críticos para sistemas de energías renovables, utiliza procesos que consumen mucha energía. La IA ayuda a optimizar el consumo de energía en las explotaciones mineras seleccionando en tiempo real las fuentes de energía más eficientes desde el punto de vista de las emisiones de carbono. Además, la IA reduce el consumo de combustible de los camiones mineros y mejora los procesos en los hornos para reducir las emisiones de carbono.

Los panelistas coinciden en que la ampliación de las soluciones de IA es el próximo gran reto. Aunque la IA ya está ayudando a optimizar el uso de la energía y a reducir las emisiones, se necesita una adopción más amplia y una reducción de los costes. El concepto de “IA frugal”, que utiliza modelos más sencillos y menos intensivos en energía, es esencial. Supervisar el consumo energético de la propia IA y garantizar que sus beneficios medioambientales compensan sus costes es crucial para su implantación a gran escala.

La IA desempeña un papel transformador en la descarbonización al optimizar el uso de la energía y mejorar la eficiencia en todos los sectores. Sin embargo, sigue siendo importante gestionar el impacto medioambiental de la propia IA, especialmente de los modelos que consumen mucha energía como la IA generativa. El uso de la IA debe equilibrarse cuidadosamente para garantizar que su contribución a la reducción de las emisiones de carbono sea mayor que los recursos que consume.