A crescente popularidade da IA está a impulsionar um aumento na procura de eletricidade tão significativo que tem o potencial de remodelar a nossa rede elétrica. O consumo de energia pelos centros de dados aumentou 80% entre 2020 e 2025 e provavelmente continuará a crescer. Os preços da eletricidade já estão a subir, especialmente em locais onde os centros de dados estão mais concentrados.
Ainda assim, muitas pessoas, especialmente nas big techs, argumentam que a IA será, no balanço geral, uma força positiva para a rede elétrica. Afirmam que a tecnologia poderia ajudar a colocar mais energia limpa em operação mais rapidamente, a gerir o nosso sistema elétrico com maior eficiência e a prever e prevenir falhas que causam apagões.
Há já exemplos iniciais em que a IA está a ajudar, incluindo ferramentas de IA que as concessionárias de energia estão a utilizar para prever a oferta e a procura. A questão é saber se estas grandes promessas se concretizarão com rapidez suficiente para superar os efeitos negativos da IA sobre as redes e as comunidades locais.
Um equilíbrio delicado
Uma área em que a IA já está a ser utilizada na rede é a de previsão, diz Utkarsha Agwan, integrante do grupo sem fins lucrativos Climate Change AI.
Operar a rede é um exercício de equilíbrio: os operadores precisam de compreender qual é a procura de eletricidade e ligar a combinação certa de centrais elétricas para a satisfazer. Otimizam a economia ao longo do processo, escolhendo as fontes que manterão os preços mais baixos para todo o sistema.
Isso torna necessário olhar com antecedência de horas e, nalguns casos, de dias. Os operadores consideram fatores como dados históricos (os feriados costumam registar uma procura mais elevada) e o estado do tempo (um dia quente significa mais aparelhos de ar condicionado a consumir energia). Estas previsões também têm em conta o nível de oferta esperado de fontes intermitentes, como os painéis solares.
Há pouco risco no uso de ferramentas de IA em previsões; muitas vezes não é uma aplicação tão sensível ao tempo como outras, que podem exigir reações em questão de segundos ou até milissegundos. Um operador de rede pode usar uma previsão para determinar quais as centrais que precisarão de ser ligadas. Outros grupos também podem realizar as suas próprias previsões, utilizando ferramentas de IA para decidir, por exemplo, como dimensionar a equipa de uma central. As ferramentas também não podem controlar nada fisicamente. Em vez disso, podem ser usadas em conjunto com métodos mais convencionais para fornecer mais dados.
Atualmente, os operadores da rede fazem muitas aproximações para modelar o sistema, porque este é tão incrivelmente complexo que é impossível saber de facto o que está a acontecer em todos os lugares, a todo o momento. Não só há uma série de centrais e consumidores a considerar, como também é necessário garantir que as linhas de transmissão não sejam sobrecarregadas.
Trabalhar com estas estimativas pode levar a algumas ineficiências, diz Kyri Baker, professora da Universidade do Colorado em Boulder. Os operadores tendem, por exemplo, a gerar um pouco mais de eletricidade do que o sistema consome. Utilizar IA para criar um modelo mais preciso poderia reduzir parte dessas perdas e permitir que os operadores tomem decisões sobre como controlar a infraestrutura em tempo real, alcançando uma correspondência mais próxima entre oferta e procura.
Ela dá o exemplo de uma ida ao aeroporto. Imagine que exista uma rota que sabe que o levará até lá em cerca de 45 minutos. Pode haver outra rota, mais complicada, que poderia poupar algum tempo em condições ideais, mas não tem a certeza se é melhor num determinado dia. O que a rede faz hoje é o equivalente a escolher a rota fiável.
«Esse é o fosso que a IA pode ajudar a fechar. Podemos resolver esse problema mais complexo, com rapidez e fiabilidade suficientes para possivelmente o utilizar e reduzir emissões», diz Baker.
Em teoria, a IA poderia ser usada para operar a rede inteiramente sem intervenção humana. Mas esse trabalho ainda está, em grande parte, na fase de investigação. Os operadores da rede estão à frente de algumas das infraestruturas mais críticas do país, e o setor hesita em mexer em algo que já está a funcionar, diz Baker. Se esse tipo de tecnologia vier a ser utilizado nas operações da rede, ainda haverá humanos no circuito para ajudar a tomar decisões, pelo menos quando for implementado pela primeira vez.
A planear com antecedência
Outra área fértil para a IA é o planeamento de futuras atualizações da rede elétrica. Construir uma central pode levar muito tempo, o prazo típico desde o pedido inicial até ao início da operação comercial nos EUA é de aproximadamente quatro anos. Uma das razões para essa longa espera é que as novas centrais precisam de demonstrar como poderão afetar o restante da rede antes de se ligarem.
Um estudo de interconexão analisa se a adição de uma nova central de um determinado tipo, num determinado local, exigiria atualizações na rede para evitar problemas. Depois de os reguladores e as concessionárias determinarem quais as atualizações que podem ser necessárias, estimam o custo, e o promotor do projeto de energia geralmente suporta essa despesa.
Atualmente, esses estudos podem levar meses. Envolvem tentar compreender um sistema incrivelmente complexo e, como dependem de estimativas de outras centrais existentes e propostas, apenas alguns podem decorrer numa mesma área em determinado momento. Isso contribuiu para criar uma fila de interconexão que se prolonga por anos, uma longa lista de centrais à espera da sua vez para se ligarem à rede em mercados como os dos EUA e da Europa. A grande maioria dos projetos nessa fila é de fontes renováveis, o que significa que há energia limpa apenas à espera de entrar em operação.
A IA poderia ajudar a acelerar esse processo, produzindo esses relatórios mais rapidamente. O Midcontinent Independent System Operator, um operador de rede que cobre 15 estados no centro dos EUA, está atualmente a trabalhar com uma empresa chamada Pearl Street para ajudar a automatizar esses relatórios.
A IA não será uma solução milagrosa para todos os problemas do planeamento da rede; há outras etapas necessárias para desbloquear a fila de interconexão, incluindo a obtenção das licenças exigidas. Mas a tecnologia poderia ajudar a fazer as coisas avançarem. «Quanto mais cedo conseguirmos acelerar a interconexão, melhor estaremos», diz Rob Gramlich, presidente da Grid Strategies, uma consultora especializada em transmissão e mercados de energia.
Há uma lista crescente de outros usos potenciais para a IA na rede e na geração de eletricidade. A tecnologia poderia monitorizar e antecipar falhas em equipamentos que vão desde linhas de transmissão até caixas de engrenagens. A visão computacional poderia ajudar a detetar desde incêndios florestais até linhas com defeito. A IA também poderia ajudar a equilibrar oferta e procura em centrais virtuais, sistemas de recursos distribuídos como carregadores de veículos elétricos ou esquentadores inteligentes.
Embora existam exemplos iniciais de investigação e programas-piloto que aplicam IA, desde o planeamento até à operação da rede, alguns especialistas mostram-se céticos quanto à capacidade da tecnologia de corresponder às expectativas. «Não é que a IA não tenha trazido algum tipo de transformação aos sistemas de energia», diz Agwan, da Climate Change AI. «É que a promessa sempre foi maior e a expectativa, também.»
Alguns lugares já estão a observar preços de eletricidade mais altos devido às necessidades energéticas dos centros de dados, uma situação que provavelmente se agravará. A procura de eletricidade por centros de dados deverá duplicar até ao final da década, atingindo 945 terawatts-hora, aproximadamente o consumo anual de todo o Japão.
O crescimento da infraestrutura necessário para suportar o aumento de carga da IA ultrapassou as promessas da tecnologia «e por uma boa margem», diz Panayiotis Moutis, professor assistente de engenharia elétrica no City College de Nova Iorque. As contas mais altas, resultantes do aumento das necessidades energéticas da IA, não são justificadas pelas formas atuais de utilização da tecnologia na rede, afirma.
«Neste momento, estou muito hesitante em inclinar-me para o lado de a IA ser uma bala de prata», diz Moutis.
Casey Crownhart