Se presta cada vez más atención a los vínculos entre la inteligencia químico y el aumento de la demanda de energía. Pero si perfectamente los centros de datos que consumen mucha energía y que se están construyendo para respaldar la IA podrían potencialmente sobrecargar las redes eléctricas, aumentar los precios a los clientes y las interrupciones del servicio y, en militar, detener la transición a la energía limpia, el uso de la inteligencia químico además puede ayudar a la transición energética.
Por ejemplo, el uso de la IA está reduciendo el consumo de energía y las emisiones asociadas en edificios, transporte y procesos industriales. Adicionalmente, la IA está ayudando a optimizar el diseño y la ubicación de nuevas instalaciones eólicas y solares y de almacenamiento de energía.
En las redes eléctricas, el uso de algoritmos de IA para controlar las operaciones está ayudando a aumentar la eficiencia y someter los costos, integrar la creciente proporción de energías renovables e incluso predecir cuándo los equipos esencia necesitan mantenimiento para evitar fallas y posibles apagones. La IA puede ayudar a los planificadores de redes a programar inversiones en concepción, almacenamiento de energía y otras infraestructuras que serán necesarias en el futuro. La IA además está ayudando a los investigadores a descubrir o diseñar materiales novedosos para reactores nucleares, baterías y electrolizadores.
Los investigadores del MIT y de otros lugares están investigando activamente aspectos de esas y otras oportunidades para que la IA apoye la transición a la energía limpia. En su conferencia de investigación de 2025, MITEI anunció el Foro de energía del centro de datosun esfuerzo de investigación dirigido a empresas miembros del MITEI interesadas en afrontar los desafíos de la demanda de energía de los centros de datos.
Controlar las operaciones en tiempo vivo
Los clientes generalmente dependen de aceptar un suministro continuo de electricidad, y los operadores de la red reciben ayuda de la IA para que eso suceda, al mismo tiempo que optimizan el almacenamiento y la distribución de energía de fuentes renovables.
Pero con una veterano instalación de parques solares y eólicos (que proporcionan energía en cantidades menores e intermitentemente) y la creciente amenaza de eventos climáticos y ataques cibernéticos, certificar la confiabilidad se está volviendo más complicado. «Ahí es exactamente donde la IA puede entrar en estampa», explica Anuradha Annaswamy, científica investigadora senior en el Sección de Ingeniería Mecánica del MIT y directora del Laboratorio de Control Activo-Adaptable del MIT. «Esencialmente, es necesario introducir toda una infraestructura de información para complementar y complementar la infraestructura física».
La red eléctrica es un sistema difícil que requiere un control meticuloso en escalas de tiempo que van desde décadas hasta microsegundos. El desafío se remonta a las leyes básicas de la física energética: el suministro de electricidad debe ser igual a la demanda de electricidad en todo instante, o la concepción puede estar interrumpida. En décadas pasadas, los operadores de redes generalmente asumían que la concepción era fija (podían contar con cuánta electricidad produciría cada gran central eléctrica), mientras que la demanda variaba con el tiempo de una modo asaz predecible. Como resultado, los operadores podrían encargar plantas de energía específicas para que funcionen según sea necesario para satisfacer la demanda del día ulterior. Si se produjeran algunos cortes, unidades especialmente designadas se pondrían en marcha según fuera necesario para compensar el dita.
Hoy y en el futuro, esa correspondencia entre la proposición y la demanda aún debe ocurrir, incluso cuando crezca el número de fuentes de concepción pequeñas e intermitentes y aumenten las perturbaciones climáticas y otras amenazas a la red. Los algoritmos de IA proporcionan un medio para ganar la compleja administración de la información necesaria para pronosticar en tan solo unas pocas horas qué plantas deberían funcionar y, al mismo tiempo, certificar que la frecuencia, el voltaje y otras características de la energía entrante sean las necesarias para que la red funcione correctamente.
Adicionalmente, la IA puede hacer posibles nuevas formas de aumentar la proposición o disminuir la demanda en momentos en que el suministro en la red escasea. Como señala Annaswamy, la escuadra de su transporte eléctrico (EV), así como la que se carga mediante paneles solares o turbinas eólicas, pueden, cuando sea necesario, servir como fuente de energía adicional para inyectar a la red. Y dadas las señales de precios en tiempo vivo, los propietarios de vehículos eléctricos pueden optar por cambiar la carga de un momento en que la demanda está en su punto mayor y los precios son altos a un momento en que la demanda y, por lo tanto, los precios son más bajos. Adicionalmente, se pueden configurar nuevos termostatos inteligentes para permitir que la temperatura interior baje o aumente (un rango definido por el cliente) cuando la demanda en la red alcanza su punto mayor. Y los propios centros de datos pueden ser una fuente de flexibilidad de la demanda: los cálculos seleccionados de IA podrían retrasarse según sea necesario para suavizar los picos de demanda. Por lo tanto, la IA puede dedicar muchas oportunidades para ajustar tanto la proposición como la demanda según sea necesario.
Adicionalmente, la IA hace posible el «mantenimiento predictivo». Cualquier tiempo de inactividad es costoso para la empresa y amenaza con escasez para los clientes atendidos. Los algoritmos de IA pueden resumir datos esencia de rendimiento durante el funcionamiento común y, cuando las lecturas se desvían de lo común, el sistema puede alertar a los operadores de que poco podría estar yendo mal, dándoles la oportunidad de intervenir. Esa capacidad previene fallas en los equipos, reduce la carestia de inspecciones de rutina, aumenta la productividad de los trabajadores y extiende la vida útil de los equipos esencia.
Annaswamy subraya que «Descubrir cómo diseñar esta nueva red eléctrica con estos componentes de IA requerirá la unión de muchos expertos diferentes». Señala que los ingenieros eléctricos, los informáticos y los economistas energéticos «tendrán que codearse con reguladores y formuladores de políticas ilustrados para cerciorarse de que esto no sea sólo un examen docente, sino que verdaderamente se implemente. Todas las diferentes partes interesadas tienen que memorizar unos de otros. Y se necesitan garantías de que mínimo va a pifiar. No se pueden tener apagones».
Uso de IA para ayudar a planificar inversiones en infraestructura para el futuro
Las empresas de redes necesitan planificar constantemente la expansión de la concepción, la transmisión, el almacenamiento y más, y conseguir que toda la infraestructura necesaria esté construida y operativa puede padecer muchos primaveras, en algunos casos más de una término. Por lo tanto, deben predecir qué infraestructura necesitarán para certificar la confiabilidad en el futuro. «Es complicado porque hay que pronosticar con más de una término de anticipación qué construir y dónde construirlo», dice Deepjyoti Deka, investigador comprobado del MITEI.
Uno de los desafíos a la hora de anticipar lo que se necesitará es predecir cómo funcionará el sistema futuro. «Eso se está volviendo cada vez más difícil», dice Deka, porque cada vez hay más energías renovables que están desplazando a los generadores tradicionales. En el pasado, los operadores podían servir de “reservas rotativas”, es sostener, difundir capacidad que actualmente no está en uso pero que podría entrar en funcionamiento en cuestión de minutos para cubrir cualquier dita en el sistema. La presencia de tantos generadores intermitentes (eólicos y solares) significa que ahora hay menos estabilidad e inercia integradas en la red. A la complicación se suma que esos generadores intermitentes pueden ser construidos por varios proveedores, y los planificadores de la red pueden no tener comunicación a las ecuaciones basadas en la física que gobiernan el funcionamiento de cada equipo en escalas de tiempo suficientemente finas. «Por lo tanto, probablemente no sepas exactamente cómo va a funcionar», dice Deka.
Y luego está el clima. Determinar la confiabilidad de un sistema energético futuro propuesto requiere enterarse a qué se enfrentará en términos de clima. La futura red debe ser fiable no sólo en el clima diario, sino además durante eventos de desprecio probabilidad pero de stop aventura, como huracanes, inundaciones e incendios forestales, que son cada vez más frecuentes, señala Deka. La IA puede ayudar a predecir tales eventos e incluso rastrear cambios en los patrones climáticos adecuado al cambio climático.
Deka señala otro beneficio menos obvio de la velocidad del investigación de la IA. Cualquier plan de mejora de infraestructura debe ser revisado y apto, a menudo por varios organismos reguladores y de otro tipo. Tradicionalmente, un solicitante desarrollaría un plan, analizaría sus impactos y lo presentaría a un clase de revisores. Posteriormente de realizar los cambios solicitados y repetir el investigación, el solicitante volvería a dirigir una interpretación revisada a los revisores para ver si la nueva interpretación era aceptable. Las herramientas de inteligencia químico pueden acelerar el investigación requerido para que el proceso avance más rápidamente. Los planificadores pueden incluso someter el número de veces que se rechaza una propuesta utilizando modelos de verbo grandes para agenciárselas publicaciones regulatorias y resumir lo que es importante para una instalación de infraestructura propuesta.
Beneficiarse la IA para descubrir y explotar materiales avanzados necesarios para la transición energética
«El uso de la IA para el mejora de materiales está en auge en este momento», afirma Ju Li, profesor de ingeniería energética Carl Richard Soderberg del MIT. Señala dos direcciones principales.
En primer oficio, la IA hace posibles simulaciones más rápidas basadas en la física a escalera atómica. El resultado es una mejor comprensión a nivel atómico de cómo la composición, el procesamiento, la estructura y la reactividad química se relacionan con el rendimiento de los materiales. Ese entendimiento proporciona reglas de diseño para ayudar a orientar el mejora y descubrimiento de nuevos materiales para la concepción, el almacenamiento y la conversión de energía necesarios para un futuro sistema energético sostenible.
Y en segundo oficio, la IA puede ayudar a orientar los experimentos en tiempo vivo mientras se llevan a lugar en el laboratorio. Li explica: «La IA nos ayuda a designar el mejor test a realizar en función de nuestros experimentos anteriores y, basándose en búsquedas bibliográficas, formula hipótesis y sugiere nuevos experimentos».
Describe lo que sucede en su propio laboratorio. Los científicos humanos interactúan con un maniquí de verbo de gran tamaño, que luego hace sugerencias sobre qué experimentos específicos realizar a continuación. El investigador humano acepta o modifica la sugerencia, y un protector robótico replica configurando y realizando el ulterior paso en la secuencia empírico, sintetizando el material, probando el desempeño y tomando imágenes de muestras cuando sea apropiado. Basándose en una combinación de conocimiento de la letras, intuición humana y resultados experimentales previos, la IA coordina el estudios activo que equilibra los objetivos de someter la incertidumbre con la restablecimiento del rendimiento. Y, como señala Li, “la IA ha ilustrado muchos más libros y artículos que cualquier ser humano y, por lo tanto, es lógicamente más interdisciplinaria”.
El resultado, dice Li, es un mejor diseño de los experimentos y una rapidez del «flujo de trabajo». Tradicionalmente, el proceso de mejora de nuevos materiales ha requerido sintetizar los precursores, producir el material, probar su desempeño y caracterizar la estructura, realizar ajustes y repetir la misma serie de pasos. La orientación de la IA acelera ese proceso, «ayudándonos a diseñar experimentos críticos y baratos que puedan brindarnos la máxima cantidad de información», dice Li.
«Tener esta capacidad sin duda acelerará el descubrimiento de materiales, y esto puede ser lo que verdaderamente pueda ayudarnos en la transición a la energía limpia», concluye. «La IA (tiene el potencial de) lubrificar el proceso de optimización y descubrimiento de materiales, tal vez acortándolo de décadas, como en el pasado, a solo unos pocos primaveras».
Los aportes del MITEI
En el MIT, los investigadores están trabajando en varios aspectos de las oportunidades descritas anteriormente. En proyectos apoyados por el MITEI, los equipos están utilizando IA para modelar y predecir mejor las interrupciones en los flujos de plasma internamente de los reactores de fusión, una carestia para ganar una concepción destreza de energía de fusión. Otros equipos apoyados por el MITEI están utilizando herramientas impulsadas por inteligencia químico para interpretar regulaciones, datos climáticos y mapas de infraestructura con el fin de ganar una planificación de la red eléctrica más rápida y adaptable. Continúa el mejora de materiales avanzados guiado por IA, y un esquema del MITEI utiliza IA para optimizar células solares y materiales termoeléctricos.
Otros investigadores del MITEI están desarrollando robots que pueden memorizar tareas de mantenimiento basándose en la feedback humana, incluida la intervención física y las instrucciones verbales. El objetivo es someter costos, mejorar la seguridad y acelerar el despliegue de la infraestructura de energía renovable. Y el trabajo financiado por el MITEI continúa buscando formas de someter la demanda de energía de los centros de datos, desde el diseño de chips y algoritmos informáticos más eficientes hasta repensar el diseño arquitectónico de los edificios, por ejemplo, para aumentar el flujo de melodía y someter la carestia de melodía acondicionado.
Adicionalmente de dedicar liderazgo y financiamiento para muchos proyectos de investigación, el MITEI actúa como coordinador, reuniendo a las partes interesadas para considerar problemas comunes y posibles soluciones. En mayo de 2025, el simposio anual de primavera del MITEI, titulado “IA y energía: peligro y promesa”, reunió a expertos en IA y energía de toda la corporación, la industria, el gobierno y organizaciones sin fines de rendimiento para explorar la IA como un problema y una opción potencial para la transición a la energía limpia. Al suspensión del simposio, William H. Green, director del MITEI y profesor Hoyt C. Hottel en el Sección de Ingeniería Química del MIT, señaló: «El desafío de satisfacer la demanda de energía de los centros de datos y desbloquear los beneficios potenciales de la IA para la transición energética es ahora una prioridad de investigación para el MITEI».