Em julho de 2023, uma notável tendência tem se espalhado por diversos países da América Latina: a aplicação de inteligência artificial (IA) tem desempenhado um papel importante em várias esferas, incluindo o setor de energia renovável. Os efeitos positivos resultantes dessa integração tecnológica se traduzem em vantagens notáveis, como a redução de custos, a mitigação do desperdício energético e a atenuação do impacto ambiental.

Essa abordagem tem sido colocada em prática de maneira tangível. Um exemplo notável é a Casa dos Ventos, fundada em 2005, que se destaca como uma das principais impulsionadoras da transição energética no Brasil, concentrando-se na geração de energia eólica. Uma indicação clara da relevância desse movimento é a aquisição de 35% da empresa pela Total, empresa francesa de energia, por mais de R$ 3 bilhões em 2022. Desde 2019, a Casa dos Ventos tem adotado a computação em nuvem e empregado modelos e algoritmos de IA.

Dentre as aplicações-chave da IA, destaca-se a metodologia de previsão de geração de energia. Por meio da análise de dados históricos de previsões meteorológicas e registros de geração passada, a Casa dos Ventos desenvolveu um modelo de IA capaz de proporcionar estimativas altamente precisas da geração de energia eólica em seus parques. Essa abordagem inovadora utiliza padrões e correlações entre variáveis para aprimorar a previsão da produção energética.

A aplicação da IA nas fontes de energia renovável transcende o mero monitoramento, permitindo o controle e a identificação de áreas com alto consumo. A efetiva otimização do uso de energias renováveis se traduz em uma considerável redução nas emissões de gases de efeito estufa, reforçando a sustentabilidade ambiental.

O emprego de técnicas avançadas de IA, como machine learning, métodos de otimização e lógica Fuzzy, tem revelado resultados extremamente promissores em estudos voltados para as energias eólica e solar. Na esfera da energia eólica, a IA é empregada para prever padrões de vento e otimizar o funcionamento das turbinas. Já no contexto da energia solar, o foco está na previsão da radiação solar.

A implementação exitosa da IA nessas fontes de energia renovável apresenta um potencial significativo para aprimorar a eficiência energética, reduzir custos operacionais e incrementar a produção de energia limpa. A previsão da demanda de energia e a otimização de sua distribuição têm o poder de reduzir o desperdício energético e minimizar o impacto no meio ambiente.

Diversos exemplos concretos ilustram a aplicação bem sucedida da IA na promoção da sustentabilidade. Através de métodos de otimização, é possível encontrar soluções mais inteligentes para problemas complexos, como sistemas híbridos de energia solar e eólica. O emprego da lógica Fuzzy permite lidar com incertezas e ambiguidades, melhorando a eficiência do processo de geração de energia solar.

O uso de machine learning também tem se destacado na previsão de ventos e na incidência de radiação solar. Redes neurais e lógica Fuzzy são empregadas em conjunto para prever padrões mensais de vento e a exposição diária à radiação solar.

Em síntese, a aplicação da inteligência artificial nas energias renováveis é uma abordagem transformadora com potencial para moldar o futuro energético da América Latina. À medida que avançamos, podemos esperar uma otimização cada vez maior da eficiência, custos reduzidos e um impacto ambiental mais positivo. A sinergia entre tecnologia e sustentabilidade é um caminho promissor rumo a um futuro mais limpo e próspero.