La inteligencia artificial impulsa la transición hacia energías limpias al optimizar operaciones de redes eléctricas, planificar inversiones en infraestructura y desarrollar nuevos materiales, mejorando eficiencia y reduciendo costos.
La intersección entre la inteligencia artificial y el aumento de la demanda energética está ganando cada vez más atención. Aunque los centros de datos, que consumen grandes cantidades de energía para soportar las operaciones de inteligencia artificial, podrían poner en tensión las redes eléctricas y aumentar los precios al consumidor, también existe un potencial significativo para que la inteligencia artificial apoye la transición hacia energías más limpias.
Un claro ejemplo es el uso de la inteligencia artificial para reducir el consumo energético y las emisiones asociadas en edificios, transporte y procesos industriales. Además, esta tecnología está optimizando el diseño y la ubicación de nuevas instalaciones eólicas y solares, así como de sistemas de almacenamiento energético.
En las redes eléctricas, los algoritmos de inteligencia artificial están mejorando la eficiencia operativa y reduciendo costos. Esto permite integrar una mayor proporción de energías renovables y prever cuándo es necesario realizar mantenimiento a equipos clave para evitar fallos y posibles apagones. La inteligencia artificial también ayuda a los planificadores a programar inversiones en generación, almacenamiento de energía y otras infraestructuras necesarias para el futuro.
Investigadores del MIT están explorando activamente estas oportunidades. En su conferencia de investigación de 2025, el MITEI anunció el lanzamiento del Data Center Power Forum, un esfuerzo dirigido a abordar los desafíos relacionados con la demanda energética en los centros de datos.
Controlando Operaciones en Tiempo Real
Los clientes dependen de un suministro continuo de electricidad, y los operadores de red utilizan la inteligencia artificial para garantizarlo mientras optimizan el almacenamiento y distribución de energía proveniente de fuentes renovables. Sin embargo, con el aumento en la instalación de parques solares y eólicos —que generan energía en cantidades menores e intermitentes— junto con amenazas climáticas y ciberataques, asegurar la fiabilidad se vuelve cada vez más complejo.
Anuradha Annaswamy, científica investigadora senior del MIT, explica que “es necesario introducir toda una infraestructura informativa que complemente la infraestructura física”. La red eléctrica es un sistema complejo que requiere control meticuloso en escalas temporales que van desde décadas hasta microsegundos. Este desafío se deriva de las leyes básicas de la física eléctrica: el suministro debe igualar a la demanda en todo momento; si no lo hace, puede haber interrupciones en la generación.
Hoy en día, esa correspondencia entre oferta y demanda sigue siendo crucial, especialmente con un número creciente de pequeñas fuentes intermitentes. Los algoritmos de IA permiten gestionar esta complejidad informativa necesaria para prever qué plantas deben operar dentro de unas pocas horas. Además, pueden facilitar nuevos métodos para aumentar el suministro o disminuir la demanda cuando hay escasez.
Annaswamy señala que las baterías en vehículos eléctricos (EV) pueden servir como fuente adicional de energía para alimentar la red cuando sea necesario. Con señales tarifarias en tiempo real, los propietarios pueden optar por cargar sus vehículos durante períodos menos demandantes. Asimismo, nuevos termostatos inteligentes pueden ajustarse automáticamente según las condiciones del mercado eléctrico.
La inteligencia artificial también habilita el mantenimiento predictivo: cualquier tiempo inactivo es costoso tanto para las empresas como para los consumidores. Los algoritmos pueden recopilar datos clave sobre el rendimiento durante operaciones normales y alertar a los operadores ante desviaciones significativas, permitiendo intervenciones oportunas que previenen fallos.
Las empresas del sector eléctrico deben planificar constantemente su expansión en generación, transmisión y almacenamiento. Este proceso puede llevar años e implica prever qué infraestructuras serán necesarias para garantizar fiabilidad futura. Deepjyoti Deka, investigador del MITEI, destaca que “es complicado porque debes pronosticar una década hacia adelante”.
A medida que más energías renovables entran al sistema desplazando generadores tradicionales, anticipar cómo funcionará este nuevo sistema se vuelve cada vez más difícil. Las fluctuaciones climáticas añaden otra capa compleja a esta ecuación; por ello, contar con herramientas basadas en IA puede ser crucial para predecir eventos meteorológicos extremos que afecten al suministro eléctrico.
Deka también menciona cómo AI puede acelerar procesos regulatorios al analizar rápidamente propuestas e identificar requisitos pertinentes entre regulaciones existentes. Esto no solo facilita una revisión más ágil sino que también reduce las posibilidades de rechazo durante las evaluaciones iniciales.
"El uso de IA para el desarrollo material está creciendo rápidamente", afirma Ju Li del MIT. Esta tecnología permite simulaciones físicas más rápidas a nivel atómico y mejora nuestra comprensión sobre cómo diferentes factores afectan el rendimiento material.
A través del uso inteligente del aprendizaje automático durante experimentos reales en laboratorio, se optimizan tanto los diseños experimentales como los flujos laborales asociados al descubrimiento material. Li describe cómo investigadores humanos interactúan con modelos lingüísticos avanzados que sugieren experimentos basados en resultados previos.
"Esta capacidad ciertamente acelerará el descubrimiento material", concluye Li. "AI tiene el potencial no solo de agilizar este proceso sino también acortar significativamente tiempos históricos necesarios para desarrollar nuevas soluciones energéticas."
En MIT se llevan a cabo investigaciones sobre diversas oportunidades relacionadas con estas aplicaciones tecnológicas. Equipos apoyados por MITEI están utilizando IA para modelar perturbaciones dentro reactores nucleares o interpretar datos climáticos y mapas infraestructurales con miras a mejorar la planificación eléctrica adaptativa.
A medida que continúan estos esfuerzos innovadores dirigidos por MITEI —incluyendo proyectos enfocados en optimizar celdas solares— queda claro que **la convergencia entre inteligencia artificial** y **energía limpia** representa un camino prometedor hacia un futuro sostenible.