La IA china para eficiencia de renovables está transformando la gestión de parques solares y eólicos en todo el país, y el Sudeste Asiático observa con atención. China aplica algoritmos de aprendizaje automático para predecir la generación de energía, optimizar el mantenimiento de turbinas y paneles, y reducir las pérdidas por intermitencia, según reportó Dialogue Earth.
En Tailandia, drones autónomos equipados con sensores de electroluminiscencia inspeccionan granjas solares tras el paso de tifones, detectando grietas y defectos en 5.000 módulos por hora. La tecnología, desarrollada por la startup singapurense Quantified Energy, identifica paneles con bajo rendimiento que afectan la rentabilidad de las instalaciones, explicó su CEO Yan Wang al medio.
El modelo chino de optimización de renovables
China lidera la implementación de IA en gestión de energía limpia gracias a décadas de inversión en infraestructura digital y grandes volúmenes de datos de operación. El país desplegó sistemas predictivos que anticipan patrones climáticos y ajustan la operación de parques eólicos en tiempo real, reduciendo la dependencia de respaldo fósil.
En Indonesia, la isla remota de Sumba utiliza IA para balancear microrredes que combinan solar, almacenamiento y generadores diésel, adaptándose a patrones de monzón. La tecnología redujo el uso de combustibles fósiles de respaldo, señaló Dialogue Earth. En Vietnam, la planta hidroeléctrica de Son La, la mayor del Sudeste Asiático, reemplazó inspecciones humanas por sensores con IA que monitorean equipos de alto voltaje.
Lecciones y límites para el Sudeste Asiático
La región es una de las más dependientes de combustibles fósiles del mundo, pero la participación de solar y eólica podría alcanzar entre 42% y 47% para 2045, según reportes del Asean Centre for Energy y el think tank Ember. La adopción masiva de IA podría recortar hasta USD 67.000 millones de la factura energética regional y evitar cerca de 400 millones de toneladas de CO2 para 2035, estimó Ember.
Sin embargo, expertos consultados por Dialogue Earth advierten que la eficiencia que crea la IA no se traduce automáticamente en redes más limpias. Los centros de datos que alimentan estos sistemas consumen electricidad intensivamente. En Johor, Malasia, el hub de mayor crecimiento en el Sudeste Asiático, los data centers ya absorben casi un cuarto de la electricidad de usuarios finales, proporción que Wood Mackenzie proyecta que llegará al 40% para 2035.
Gurin Energy, desarrolladora de proyectos solares y eólicos en el Sudeste Asiático con sede en Singapur, usa IA para acelerar el modelado técnico y financiero que determina la viabilidad de nuevos parques. El trabajo que antes tomaba años ahora se completa en meses, mejorando la precisión de pronósticos de rendimiento y reduciendo riesgos para inversionistas, dijo su gerente de ingeniería eléctrica Luqman Kamal a Dialogue Earth.
Krongkamol Deleon, principal de inversión en Beacon Venture Capital, fondo tailandés que respaldó a Quantified Energy, señaló la escasez de startups de tecnología profunda en la región. Aparte de Singapur, los países del Sudeste Asiático carecen del ecosistema que permite comercializar investigación universitaria avanzada, explicó.
China mantiene una presencia creciente en el ecosistema de energía limpia del Sudeste Asiático, exportando tanto equipos como conocimiento en gestión digital de renovables. Tailandia endureció en julio las reglas para centros de datos de IA ante preocupaciones sobre presión en el sistema eléctrico y recursos hídricos del país.
Fuente original: https://dialogue.earth/en/energy/china-is-using-ai-to-improve-renewable-efficiency-what-can-southeast-asia-learn/