Los investigadores están utilizando IA para analizar el comportamiento de carga de los VEs, con la esperanza de que esos conocimientos mejoren la experiencia para los conductores y ayuden a las compañías eléctricas a prepararse para el aumento en la demanda de electricidad. Hasta ahora, han encontrado que la carga de VEs puede consumir energía de manera inconsistente y reducir la calidad de la energía, lo cual puede desgastar el equipo de carga.

Esos problemas subyacentes desperdician energía y podrían llevar a cargadores de VEs dañados, lo que se ha convertido en un problema para los conductores. Por lo tanto, la capacidad de detectar e incluso predecir esos problemas con IA podría ser un cambio significativo. Los modelos de IA podrían advertir a las compañías eléctricas sobre cómo la carga podría afectar la red eléctrica, escriben los autores. Y también pueden aconsejar a los conductores sobre dónde y cuándo cargar, y ayudar a las empresas de carga de VEs a mantener mejor su equipo.

UMTRI inicialmente se acercó a Utilidata para este estudio piloto, que tiene como objetivo informar el diseño de un proyecto de investigación más grande que investigue los mismos problemas. UMTRI dice que ya está trabajando con el Consejo de Confiabilidad Eléctrica de América del Norte para abordar sus hallazgos iniciales.

Para este estudio, los investigadores instalaron adaptadores de medidores eléctricos equipados con la plataforma de IA Karman de Utilidata en seis estaciones de carga de VEs en la Universidad de Michigan. Karman analizó voltaje, corriente, potencia y otras dinámicas entre marzo y junio del año pasado. Los autores del estudio también instalaron dispositivos en los vehículos de 10 conductores que frecuentan el campus universitario para monitorear sus hábitos de carga.

Aunque este proyecto aún está en una etapa temprana, los investigadores son optimistas en que puede ayudar a las personas a prepararse para los desafíos que conlleva la electrificación de las flotas de vehículos. En EE.UU., las redes eléctricas envejecidas ya están luchando para acomodar el aumento en la demanda de electricidad de los centros de datos de IA, la minería de criptomonedas y las tecnologías de energía limpia. Pero, en comparación con un centro de datos, las compañías eléctricas tienen más dificultades para anticipar cuándo y dónde los VEs se conectarán a la red.

Las compañías eléctricas tienen que lidiar con esa imprevisibilidad sin datos en tiempo real que les ayuden a ajustarse. Esos puntos ciegos se están convirtiendo en un problema mayor en el “borde de la red”, donde los clientes están conectando cada vez más sus propios dispositivos a la red, como baterías para VEs y paneles solares.

“Hay un gran papel para la IA en el borde de la red”, dice Siobhan Powell, investigadora postdoctoral en ETH Zürich que no participó en el estudio. “No solía ser así, ¿verdad? No había mucho interesante y ahora que tenemos la oportunidad de controlar, hay más oportunidades y más valor en saber lo que está pasando”.

Un problema que los investigadores detectaron con este estudio fue el “ciclo corto”, un consumo de energía inconsistente de los vehículos que empezaban y dejaban de cargar incluso después de que la batería estaba completamente cargada. No solo eso quema energía de manera ineficiente, sino que también puede sobrecalentar cables y transformadores. También encontraron que la carga de VEs reduce la calidad de la energía, cuando la electricidad se desvía de los rangos ideales de voltaje y frecuencia. El parpadeo es un signo revelador de baja calidad de energía, lo que también puede causar más desgaste en el equipo.

“Lo más importante, creo, es que confirmamos que hay muchos comportamientos de los vehículos eléctricos que no son conocidos por nadie: no son conocidos por los propietarios de los autos, no son conocidos por los operadores de la red, no son conocidos por los fabricantes de cargadores”, dice Yingchen Zhang, vicepresidente de soluciones de producto de Utilidata. “Así que hay una gran necesidad de realmente abrir todos estos datos”.

Los autores del estudio argumentan cautelosamente que lugares con mucha carga de VEs sin gestionar podrían ver mayores impactos en la red eléctrica. En un escenario peor, dicen que eso podría afectar el suministro de energía a otros clientes. Pero Zhang se apresura a decir que la probabilidad de un corte de energía como resultado es muy baja.

“Es bueno saber exactamente cómo estos nuevos cargadores afectan el voltaje, los problemas de calidad de energía localmente, pero no saltaría a hablar de cortes”, dice Powell, porque hay muchos pasos que las compañías eléctricas pueden tomar para prevenir cortes. Y de nuevo, este es un estudio muy pequeño sobre el comportamiento de carga impredecible, por lo que todavía es demasiado temprano para hacer declaraciones amplias sobre los impactos más amplios en la red a partir de estos primeros hallazgos.

Tanto Powell como Zhang quieren evitar causar alarmas indebidas sobre el impacto que la carga de VEs puede tener en la red, especialmente porque la adopción de VEs enfrenta ataques partidistas. “Muchos de los temores son porque la gente no conoce el comportamiento real de los VEs”, dice Zhang. “Así que, en realidad, revelar esta información disminuirá muchos de esos temores”.

El auge de la IA también ha generado preocupaciones sobre los centros de datos cada vez más hambrientos de energía que estresan la red. Zhang dice que su empresa está pensando en eso también, utilizando chips diseñados a medida de Nvidia para consumir menos energía que los chips de IA más genéricos. Y usar el aprendizaje automático de esta manera para analizar datos generalmente consume mucha menos energía que los modelos de IA generativa que producen texto e imágenes.

Todo se reduce a la preparación como clave para reforzar la red eléctrica contra nuevas tecnologías que cambian la forma en que vivimos, trabajamos y nos desplazamos. Flotas de baterías de VEs podrían incluso ayudar a fortalecer la red actuando como plantas de energía virtuales que alimentan energía a la red cuando se necesita. Los fabricantes de automóviles ya están probando esto, en parte para hacer los VEs más asequibles para los clientes. “Necesitamos VEs. Necesitamos que esta transición ocurra. Y hay cosas que tenemos que hacer para preparar la red, pero podemos hacerlas”, dice Powell.

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La dependencia de los centros de datos para almacenar información clave, desde correos electrónicos hasta videos de gatos, se ve amenazada por el crecimiento exponencial de la minería de Bitcoin y la capacitación de IA. Este fenómeno ha desencadenado preocupaciones sobre el impacto ambiental, especialmente en términos de emisiones de gases de efecto invernadero, lo que destaca la necesidad urgente de transición a fuentes de energía renovable.

Según el informe de la IEA, en 2022, los centros de datos, criptomonedas y la IA representaron el 2% de la demanda mundial de electricidad, consumiendo 460 TWh. La minería de criptomonedas sola consumió aproximadamente una cuarta parte de esa cifra, alcanzando los 110 TWh en 2022.

Proyectando hacia el futuro, se estima que el consumo de electricidad de los centros de datos, incluyendo criptomonedas e IA, podría duplicarse para 2026, alcanzando hasta 1,050 TWh. Este crecimiento se compara con la demanda eléctrica de un país adicional, como Suecia o Alemania, dependiendo del ritmo de desarrollo tecnológico.

Estados Unidos lidera en cantidad de centros de datos, representando el 33% de los 8,000 en todo el mundo. La IEA prevé un rápido crecimiento en el consumo de electricidad de los centros de datos en los Estados Unidos, pasando del 4% de la demanda en 2022 al 6% en 2026, impulsado por la expansión de redes 5G y servicios basados en la nube.

Irlanda, con bajos impuestos corporativos, se perfila como un hotspot para nuevos centros de datos. Sus 82 centros existentes representaron el 17% del consumo eléctrico del país en 2022, y se espera que 54 adicionales contribuyan a casi un tercio de la demanda anual de electricidad para 2026.

El informe advierte sobre los desafíos de la rápida expansión de centros de datos, no solo en Irlanda sino también en lugares como Londres, donde la demanda dificulta el desarrollo de viviendas, y en Texas, donde las minas de criptomonedas presionan la envejecida red eléctrica.

Dado que los centros de datos son almacenes de computadoras, el 40% de su demanda de electricidad proviene de la informática. La incorporación de la IA aumenta aún más la demanda, y según el informe, la Búsqueda de Google podría consumir hasta diez veces más electricidad en un escenario completamente impulsado por IA.

A pesar de algunos avances en la reducción del impacto ambiental de las criptomonedas, la red Bitcoin sigue siendo una preocupación importante, siendo responsable de la mayoría de las emisiones de carbono relacionadas con la minería de criptomonedas.

Afortunadamente, la IEA pronostica un crecimiento acelerado de las energías renovables a nivel mundial, superando al carbón y generando más de un tercio de la electricidad mundial para 2025. Sin embargo, se destaca la importancia de mejorar la eficiencia energética, como adoptar sistemas de enfriamiento de alta eficiencia, para equilibrar el aumento de la demanda eléctrica con el aumento de las energías renovables.

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