Dez novas tecnologias para eletrificar o futuro: Big data e IA

A inteligência artificial já existe há algum tempo. Embora os primeiros modelos remontem à década de 1970, esses conceitos permaneceram no campo teórico até que os computadores pudessem ser ensinados a pensar por si mesmos. Hoje, a inteligência artificial está em toda parte. Ela permite que computadores e dispositivos conectados à nuvem repliquem comportamentos semelhantes aos humanos, como raciocínio, planejamento e criatividade. A inteligência artificial depende principalmente da quantidade de dados que recebe. E é aqui que o big data desempenha um papel ativo. Devido a esse aumento na coleta e análise de dados digitais, o big data e a IA estão surgindo como excelentes áreas de oportunidade para profissionais de eletrificação.

 

Eletricidade 4.0: Big data e IA para uma gestão de energia mais inteligente

 

O big data (macrodados) é uma tendência importante no setor de energia. A rede elétrica torna-se uma rede inteligente devido aos dados coletados de uma variedade de fontes, como medidores, sensores, gêmeos digitais inteligentes. Uma vez armazenados, esses dados representam um recurso inestimável para a indústria tomar melhores decisões sobre produção e consumo de energia. 

A eletricidade foi amplamente implantada no final do século XIX, quando ocorreu a primeira onda de eletrificação de 1880 a 1920. Nesse período, o uso de energia elétrica na indústria foi extensivamente adotado e a primeira rede elétrica foi desenvolvida. A segunda onda de eletrificação aconteceu de 1920 a 1950 e provocou a expansão da rede elétrica para as residências e a fabricação de novos eletrodomésticos como geladeiras, máquinas de lavar. Durante a terceira onda de eletrificação de 1980 até o presente, houve o crescimento da revolução digital e o desenvolvimento de novas tecnologias, como computadores, Internet e telefones celulares.

Atualmente, a quarta onda de eletrificação, apelidada de “Eletricidade 4.0”, é caracterizada pela integração de tecnologias digitais como inteligência artificial (IA), internet das coisas (IOT) e análise avançada de dados com infraestrutura elétrica.

O objetivo da “Eletricidade 4.0” é criar um sistema elétrico mais inteligente, eficiente e sustentável que possa responder às demandas em constante mudança (+20% até 2030, +40% até 2040).

Neste sentido, espera-se que a “Eletricidade 4.0” otimize a utilização dos ativos existentes, integre fontes de energia renováveis na rede, aumente a eficiência energética, reduza as emissões de gases com efeito de estufa, melhore a estabilidade da rede, reduza os custos para os clientes e forneça serviços energéticos mais fiáveis e flexíveis aos clientes.

Por outro lado, a IA generativa e os modelos adjacentes estão mudando as regras do jogo. De fato, a tecnologia de suporte atinge um novo nível, o tempo de desenvolvimento de aplicativos é reduzido e usuários não técnicos acessam recursos poderosos.

Recentemente, houve um burburinho sobre o ChatGPT e o que ele pode alcançar. Por exemplo, se você fizer a pergunta "Como o big data e a IA impactam a eletrificação?", a resposta do ChatGPT pode não ser perfeita, mas é muito impressionante.

Fonte: ChatGPT

 

Estas tecnologias terão, sem dúvida, um impacto no mundo da eletrificação. A IA depende principalmente da quantidade e qualidade dos dados a serem usados para a aprendizagem. O big data fornece os recursos de armazenamento e processamento necessários para educar a IA e alimentá-la com grandes quantidades de informações.

Aprendizagem automática e IA são a combinação vencedora para explorar o big data com eficiência. Isso envolve a identificação de padrões por meio de mineração de dados e ciência de dados em geral.

 

Big data: a nuvem venceu

Na era do big data, a famosa segunda onda de “em nuvem” anunciada pelos fornecedores está em andamento e se acelerando. Como se sabe, a primeira fase de uma migração para a nuvem é um período de descoberta que permite analisar os pontos fortes e fracos de uma infraestrutura e determinar as necessidades futuras.

O número de detratores é cada vez menor, os problemas de privacidade e soberania são resolvidos graças a compromissos estratégicos dos provedores de serviços em nuvem (clouders) e desaparecem devido à facilidade de uso. Todos os setores (bancos, telecomunicações, seguros, etc.) estão adotando rapidamente soluções de big data hospedadas em nuvem.

As primeiras mudanças de paradigma estão a surgir no mundo da eletrificação, impulsionadas em particular por operadores como a Total Energie ou a Schneider. Da mesma forma, nota-se a predominância dos serviços Microsoft Azure vs. Amazon AWS no campo de nuvem pública relacionados com o big data.

 

Explorando os desafios da IA generativa e o big data em 2023

A IA generativa promete fazer de 2023 um dos anos mais emocionantes para IA e, por extensão, para o big data!

Cabe assinalar que que as capacidades do ChatGPT assentam na rede registada em 2021, no entanto, como acontece com qualquer nova tecnologia, há que agir sempre com pragmatismo e moderação, pois a tecnologia apresenta atualmente muitos desafios:

• Ética: que soberania existe para os dados? Que proteção têm os dados pessoais? Que compromisso com a transparência e legibilidade os atores oferecem?

• Meio ambiente: IA e big data são um paradoxo, pois representam uma solução para otimizar o consumo de energia e a mobilização de recursos e uma causa desse aumento.

• Cibersegurança: IA e big data no campo da energia são baseados principalmente em instrumentos de medição, portanto na internet das coisas, e oferecem uma superfície de segurança cada vez maior.

• Modelo de negócio: Se já não é possível demonstrar o valor da IA na área da energia, o modelo de negócio associado aos serviços é muito complexo. Por exemplo, no segmento residencial, a assistente virtual do ChatGP causou alvoroço assim como a Amazon devido ao anúncio de uma demissão em massa, incluindo a divisão da Alexa (assistente virtual da Amazon), na mesma semana.

• Talentos: O desenvolvimento de serviços digitais requer a incorporação de excelentes habilidades técnicas; embora não apenas todo o modelo operacional precise ser reconstruído. A dimensão humana é um dos maiores desafios trazidos pela IA e o big data: atração, sentido de trabalho, condições, etc.

 

A análise de big data combinada com a inteligência artificial também traz vários riscos. As principais preocupações incluem consequências não intencionais da tomada de decisão automatizada, aumento do risco de ataques cibernéticos devido à dependência da tecnologia, previsões imprecisas que levam a más decisões, dependência excessiva de algoritmos em vez de julgamento humano, falta de transparência no processo de desenvolvimento, etc.

 

IA e big data para Nexans

Conforme observado acima, a IA no setor de energia é frequentemente desenvolvida por meio de um sistema físico-digital, ou seja, software + hardware.

Nesse sentido, uma parte importante do nosso trabalho em termos de IA e big data corresponde à aplicação de aprendizagem baseada em redes neurais. O papel deste último é traduzir imagens ou textos de instrumentos de medição (termômetros, drones, etc.) em números. O objetivo dessa abordagem é entender as recorrências, datá-las, predizê-las e localizá-las. Estamos na era da IA para monitoramento de rede.

Uma das importantes atividades na área de eletrificação é o monitoramento de redes para todos os segmentos: geração, transmissão, distribuição e uso de energia elétrica em edificações e indústrias. Isso requer a produção e aplicação de sensores que medem a atividade elétrica em toda a cadeia de valor.

Nas economias desenvolvidas, esse cenário já é possível graças aos medidores inteligentes para residências ou indústrias. Da mesma forma, a temperatura e a tensão das linhas de transmissão de alta tensão são controladas sistematicamente. As redes de distribuição de eletricidade de média tensão e as redes de ligação para energias renováveis distribuídas são menos monitorizadas. Portanto, é essencial obter dados de toda a cadeia de distribuição de energia elétrica.

Uma segunda atividade importante é a análise de dados para otimizar produtos ou sistemas, que é a essência da inteligência artificial e do big data.

Em termos técnicos, os métodos desenvolvidos essencialmente para a área de processamento de linguagem natural são transferidos para redes neurais recorrentes e, mais especificamente, redes neurais convulsionais. Em outras palavras, as pilhas(stacks) tecnológicas de ChatGPT e DALL-E.

 

Transições energéticas de longo prazo

O big data é um tema em voga com enormes implicações para o setor energético. Representa uma poderosa ferramenta que pode ser utilizada para melhorar a eficiência dos sistemas de energia, produção e consumo. Além disso, pode servir para melhorar as redes elétricas e a tecnologia inteligente.

Graças ao big data, é possível explorar vários cenários e objetivos relacionados à transição energética. Em particular, esta tecnologia permite analisar como diferentes sistemas e fontes de abastecimento estão interligados e como podem ser otimizados a longo prazo. Portanto, oferece uma perspectiva inestimável para alcançar alguma autonomia em uma meta de transição energética de longo prazo.

A abordagem 3S (dados inteligentes, dados reduzidos, seletividade) representa um desafio para os próximos anos. Abordados de forma aleatória hoje, eles se tornarão os verdadeiros desafios para aplicações de IA amanhã:

• Dados inteligentes: entender e monitorar os ecossistemas locais.

• Dados reduzidos: limitar o uso de big data que consome muita energia.

• Seletividade: Otimizar os recursos necessários (serviços atualmente comercializados com a nossa solução "Ativo elétrico").