Não é possível negar o potencial que a Inteligência Artificial (IA) e as ferramentas digitais têm para transformar o setor energético – especialmente no que toca ao grande poder de otimizar a oferta e a procura, acelerando a transição para sistemas energéticos de baixo carbono. No entanto, para muitas empresas que lutam para entender o valor prático da IA, a adoção generalizada continua a ser um obstáculo. Embora a IA industrial possa funcionar como um acelerador, lembre-se de que não precisa de adotar uma abordagem de “tudo ou nada”; pode começar com os casos de utilização mais relevantes para a sua empresa.
Philippe Rambach, Chief AI Officer da Schneider Electric, enfatiza que “a execução bem-sucedida da IA requer que entendamos as suas verdadeiras capacidades, além de demonstrações vistosas, e o seu impacto nos negócios”. Esta visão centrada nos negócios capacita os líderes para responderem a uma questão crucial: utilizar ou não utilizar IA?
Como é que a digitalização e a IA industrial proporcionam benefícios a curto prazo?
- Redução das Emissões de Carbono: A IA é capaz de otimizar processos intensivos em energia em fábricas, edifícios e até estações de tratamento de água. Por exemplo, a Gradska Toplana, uma empresa de aquecimento urbano que serve mais de 8.000 cidadãos em Karlovac, Croácia, utiliza o sistema District Energy da Schneider Electric com Previsão de Carga através de IA para prever necessidades de aquecimento, otimizar a utilização de energia, diminuir custos operacionais e de manutenção e reduzir emissões.
- Otimização da Procura de Energia: A IA é capaz de gerir microgrids e estações de carregamento de veículos elétricos, garantindo a utilização eficiente de energia e evitando picos de procura. O software EcoStruxure™ Microgrid Advisor da Schneider Electric otimiza a oferta e a procura de energia analisando dados de várias fontes, ajuda clientes como o centro comercial Citycon, em Lippulaiva, Finlândia, a aproximar-se do net zero. Neste caso, utilizamos um algoritmo de Machine Learning que analisa constantemente dados de geradores de energia, estações de carregamento de veículos elétricos, baterias, geradores de backup, sistemas AVAC, sistemas de iluminação, UPS, geração combinada de aquecimento e energia (CHP, na sua sigla em inglês) e medição de serviços públicos para otimizar a oferta e a procura de energia de forma dinâmica.
- Eficiência Operacional Melhorada: A IA está a revolucionar a eficiência operacional: tirando partido do seu poder analítico, as empresas podem otimizar processos, minimizar o tempo de inatividade e obter melhorias significativas no desempenho. A gigante energética espanhola Acciona exemplifica o poder transformador da IA no aumento da eficiência operacional. Juntamente com a AVEVA, a Acciona implementou o sistema PI, uma plataforma de gestão de dados que se integra perfeitamente com aplicações de IA, resultando num aumento notável de 20% na eficiência operacional. Também conseguiu uma redução de 4.6% no consumo de energia de uma bomba de alta pressão específica, e evitou três paragens totais da fábrica através da capacidade de prever problemas com antecedência.
IA Industrial: uma perspetiva centrada nos negócios
Independentemente do caso de utilização, a qualidade dos dados, a confiança, a cibersegurança e o risco digital são fundamentais para qualquer integração de IA.
Qualidade dos dados e confiança
Cada modelo de IA industrial, seja de Machine Learning ou Generativo, depende dos dados nos quais foi treinado. O GPT da OpenAI, por exemplo, foi treinado com vastos dados da internet, que podem ser tendenciosos e imprecisos; e é por isso que os Modelos de Grande Linguagem (LLMs) pioneiros podem não ser ideais para indústrias altamente regulamentadas, como a da energia.
Então, como podemos fazer frente a este problema de confiança? Mantendo os humanos sempre envolvidos no processo. Os cientistas de dados e especialistas em domínios podem validar e melhorar modelos utilizando dados de alta qualidade, garantindo assim uma maior precisão. À medida que a IA se incorpora cada vez mais nos processos diários, é crucial garantir a qualidade dos dados e enfrentar possíveis vieses nos dados que a treinam. Na Schneider Electric, também utilizamos IA para limpeza de dados, através da remoção de vieses e garantindo que esta tecnologia é implementada de forma responsável.
Cibersegurança e risco digital
A cibersegurança e o risco digital estão no topo da lista de preocupações de muitos executivos. Sendo CEO de uma empresa que impulsiona a transformação energética através da digitalização e IA, perguntam-me frequentemente: “Quão rápido está a chegar a IA?” e “Quais são os seus riscos?”.
A verdade é que a IA já chegou. Em termos conceptuais, existe há quase 70 anos! A Schneider Electric trabalha com modelos de IA há mais de 40 anos, e estabelecemos uma entidade dedicada a esta área um ano antes do aparecimento do GPT da OpenAI. Em paralelo, também nomeámos um Chief AI Officer para garantir que a estratégia de IA tem um papel proeminente.
Se a sua empresa ainda está a pensar uma estratégia de IA, considere estabelecer parcerias com fornecedores experientes para complementar os seus esforços. Integrar a cibersegurança e gerir os riscos da IA devem ser elementos centrais da sua estratégia de negócios, e não uma reflexão tardia. A Schneider Electric implementa medidas de segurança robustas e uma governança de dados clara para proteger os dados sensíveis dos clientes utilizados em aplicações de IA. Para além disso, a estratégia de risco de IA deve antecipar regulamentos como a Lei de Inteligência Artificial da UE. Nos EUA, estruturas como o “AI Risk Management Framework” do NIST podem ajudar as empresas de energia a acelerar a inovação de IA de forma responsável.
A Schneider Electric adotou esta mesma abordagem ao risco digital durante a onda geral de digitalização da indústria há duas décadas. No momento de rápida digitalização em que vivemos, tanto a IA como o risco digital traduzem-se, essencialmente, num risco para os negócios e devem ser geridos sob essa premissa.
O futuro da energia com IA Industrial
Tendo uma longa experiência como engenheiro de software apaixonado por dados, gémeos digitais e descarbonização, sinto-me entusiasmado com o potencial da IA industrial e o seu impacto na indústria da energia. Já temos a tecnologia necessária para reduzir drasticamente as emissões de CO2 em 70%; agora, precisamos de uma implementação rápida dessas tecnologias, tanto do lado da oferta como da procura (onde reside 55% da transformação de carbono).
Com um esforço concertado e políticas favoráveis, podemos escalar estas soluções e capacitar a indústria de energia para liderar a transformação dos sistemas energéticos. A mudança incremental já não é suficiente; devemos tirar partido da IA para revolucionar a produção e o consumo de energia, abrindo caminho para um planeta mais limpo e um futuro sustentável para todos.
Este artigo foi publicado originalmente no blog global da Schneider Electric.
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