Entenda como a inteligência artificial tem mudado o mundo da energia
Já fazem alguns anos que vemos filmes retratando a inteligência artificial, um futuro onde as máquinas ajudariam os seres humanos em atividades corriqueiras mas também em atividades complexas.
Hoje tais tecnologias estão muito mais acessíveis do que se poderia imaginar.
“A inteligência artificial seria a versão final do Google. O melhor mecanismo de busca que entenderia tudo na web. Ele entenderia exatamente o que você queria e lhe daria a coisa certa. Estamos longe de fazer isso agora. No entanto, podemos chegar mais perto disso, e é basicamente nisso que trabalhamos. ”
Larry Page, CEO da Alphabet e fundador do Google
Para uma usina fotovoltaica funcionar com seu potencial máximo, é necessário o entendimento sobre séries de dados meteorológicos, como dados de radiação solar, temperatura ou vento.
Segundo a Gartner, inteligência artificial é uma tecnologia que parece simular o desempenho humano tipicamente aprendendo, chegando a suas próprias conclusões, aparentando entender conteúdo complexo, envolvendo-se em diálogos naturais com pessoas, melhorando o desempenho cognitivo humano (também conhecido como computação cognitiva) ou substituindo pessoas pela execução de tarefas não rotineiras. As aplicações incluem veículos autônomos, reconhecimento e geração automáticos de voz e detecção de novos conceitos e abstrações (útil para detectar novos riscos potenciais e ajudar os humanos a entender rapidamente corpos muito grandes de informações em constante mudança).
E como aplicar inteligência artificial para energia fotovoltaica?
Pensando em energia fotovoltaica, a inteligência artificial (AI) consiste em uma série de técnicas com foco em modelar, controlar ou prever o desempenho dos sistemas de energia.
Sistemas de energia, envolvem uma grande demanda de processamento computacional, rotinas matemáticas e regras complexas.
Dessa forma, técnicas e tecnologias com o poder de aprender a partir dos padrões de informação multidimensional são extremamente úteis.
E aqui temos um dos maiores poderes desta tecnologia, o aprendizado.
Como o próprio nome diz, a inteligência artificial (AI), consiste na aplicação de uma análise avançada e técnicas baseadas em lógica, para interpretar eventos, apoiar e automatizar decisões e realizar ações.
A SolarView acredita que bem empregada, a inteligência artificial pode trazer muitos benefícios para nossos clientes e para o mundo.
Afinal, a aplicação de IA ao desenvolvimento de novos materiais pode reduzir as emissões embutidas, a toxicidade e os custos na fabricação de novos produtos e insumos de trabalho.
Os painéis solares absorvem os raios solares e convertem sua energia em eletricidade, mas sem um bom controle sobre suas localizações e capacidades, esses geradores de energia dispersos e imprevisíveis também criam dores de cabeça.
As instalações solares são difíceis de rastrear e ainda mais difíceis de gerenciar. Algumas instalações solares são de propriedade privada, nos telhados das casas das famílias. Outros, são de proporção industrial e pertencem a empresas de serviços públicos, abrangendo acres de terra.
Sem dados completos, as empresas de serviços públicos não podem planejar suas necessidades de energia, os instaladores de energia solar não conhecem as áreas ideais para mais painéis e os legisladores não podem incentivar a adoção de fontes renováveis de energia.
Sendo assim uma aplicação sublime da inteligência artificial focada em energia é justamente na identificação de painéis solares.
Como ensinar um robô a identificar painéis solares?
Nossos olhos humanos aprendem desde o nascimento a dissecar uma imagem em suas várias camadas de textura, bordas, cores e profundidades. A partir de então, atribuímos significado ao que vemos.
Os computadores também precisam começar o processo do zero. Em vez de uma pessoa laboriosamente ensinar um computador a localizar características de uma imagem, seu computador se ensina usando enormes quantidades de imagens. Sendo assim, as vezes é utilizada uma técnica chamada aprendizado profundo.
O aprendizado profundo é um tipo de aprendizado de máquina que utiliza redes neurais. Essas redes neurais são organizadas de maneira semelhante ao nosso cérebro, com neurônios conectados uns aos outros. Porém, ao contrário do nosso cérebro, eles estão organizados em várias camadas. As camadas de uma rede neural funcionam para agrupar e classificar informações.
Um aplicação de inteligência artificial chamada DeepSolar rastreou o mapa norte americano, e através da utilização de imagens de satélite pôde classificar em quais telhados haviam usinas solares.
Este projeto faz parte do programa ENERGIZE e é patrocinado pelo Escritório de Eficiência Energética e Energia Renovável da Iniciativa SunShot do Departamento de Energia (DoE). O programa de financiamento de integração de energia solar em tempo real (ENERGIZE) desenvolve soluções de planejamento e operação de distribuição para permitir o gerenciamento dinâmico, automatizado e econômico de fontes de geração distribuídas e variáveis, como a energia solar, na rede.
Cada bloco continha 102.400 pixels, e a rede neural classificava cada pixel em cada bloco, julgando se era parte de um painel solar ou não. O que poderia ter levado os humanos anos, se não vidas, levou o DeepSolar menos de um mês.
Depois de identificado um pixel que reconhece como um painel solar, a rede poderia usar essa informação em conjunto com os pixels localizados nas proximidades para calcular o tamanho das instalações solares em todo o país. O resultado é um banco de dados da localização e tamanho de todos os painéis solares reconhecíveis em toda a parte inferior 48.
Foi descoberto com o estudo que áreas mais ensolaradas tinham maior adoção solar do que lugares com menos luz solar média, como você poderia esperar. Mas o modelo poderia colocar um número exato no ponto de corte do sol, onde os moradores provavelmente não adotariam a energia solar. Locais abaixo de 4,5 a 5 quilowatts-hora de radiação solar por metro quadrado por dia – por exemplo, cidades decentemente ensolaradas como Norfolk, Virgínia ou Bend, Oregon – não tinham, essencialmente, painéis solares no telhado.
Mais de 2% de toda a energia gerada nos Estados Unidos vem do sol, de acordo com a Associação de Indústrias de Energia Solar, a associação comercial da crescente indústria de energia solar do país.
Os formuladores de políticas que desejam incentivar a adoção de energia solar, por exemplo, saberão onde aplicar os incentivos fiscais para o máximo impacto.
Os gerentes de serviços públicos poderiam usar as informações para planejar sua própria produção de energia a curto prazo (menos em dias ensolarados, mais quando nuvens pesadas bloqueiam o céu). Na Alemanha, as sobrecargas de energia devido à rápida adoção de fontes renováveis geraram surtos de energia e aumentos ocasionais nas emissões de carbono de usinas movidas a combustíveis fósseis.
Os empresários saberão onde instalar redes elétricas menores e descentralizadas. Isso adiciona muita resiliência em caso de riscos e desastres quando você é o gerador de sua própria eletricidade.
Conclusão
A inteligência artificial tem diversas aplicações, com isso vem mudando o mundo. O mercado da energia solar cresce a cada dia mais, dessa forma sendo necessárias estrategias para ser mais inteligente sempre.
Hoje na SolarView investimos em inteligência artificial e temos um time chamado energy data intelligence, totalmente focado em pesquisa e desenvolvimento de inteligências artificiais, tanto para melhorar nossos processos internos quanto para levar valor até nossos clientes e stakeholders.
