Inteligencia Artificial Generativa para la Industria Eléctrica: Innovación, Oportunidades y Desafíos

La Inteligencia Artificial Generativa (IA Generativa) está transformando la vida de la sociedad y de la industria; es una rama de la Inteligencia Artificial que se enfoca en crear nuevo contenido a partir de datos existentes, mediante la aplicación de modelos avanzados de aprendizaje automático, puede generar texto, imágenes y video, incluso música. Uno de los modelos más conocidos de IA Generativa es el Generative Pre-trained Transformer (GPT), el cual ha demostrado ser capaz de generar imágenes, videos, textos coherentes y contenido multimodal, ampliando la capacidad de generar nuevo contenido en un entorno seleccionado.

IA Generativa se basa en un proceso de aprendizaje de grandes volúmenes de información en un entorno determinado, utilizando métodos de aprendizaje automático profundo, como Deep Learning. Se clasifica en tres tipos: redes antagónicas generativas (GAN), transformadores generativos pre-entrenados (GPT) y redes neuronales generativas. La Figura 1 muestra los diferentes tipos.

La IA Generativa está impulsando la transformación en diferentes ámbitos: en la industria farmacéutica reduciendo los tiempos de desarrollo de nuevos fármacos; en la industria automotriz creando pruebas de nuevos materiales; en el diseño de nuevos chips optimizando el desarrollo de sus componentes; y en la industria eléctrica, ofreciendo innovaciones que van desde la optimización de redes hasta el mantenimiento predictivo y la gestión energética avanzada.

Oportunidades para la Industria Eléctrica Moderna

Optimización de redes eléctricas

La IA Generativa apoya la optimización de redes eléctricas, permitiendo a las empresas eléctricas mejorar significativamente su eficiencia. Al utilizar modelos GAN, es posible simular y prever el comportamiento de las redes bajo diversas condiciones, lo que facilita una mejor planificación y reducción de las pérdidas de energía. Los modelos generativos permiten explorar nuevas configuraciones de redes eléctricas y probar soluciones innovadoras sin el riesgo y el costo de la implementación física.

Predicción de fallos y mantenimiento predictivo

La IA Generativa apoya la predicción de fallos en los procesos y equipos de la industria eléctrica. Modelos comerciales tienen la capacidad de analizar grandes volúmenes de datos históricos para predecir con precisión cuándo y dónde pueden ocurrir fallos en la infraestructura eléctrica. Estas soluciones permiten detectar y mitigar fallos antes de que ocurran, mejorando la confiabilidad y eficiencia de los sistemas eléctricos.

Gestión de la energía

En este campo, la IA Generativa puede apoyar al optimizar la generación y comercialización de la electricidad. Modelos específicos pueden ayudar a la realización de pronósticos para optimizar la generación de un conjunto de centrales, encontrando el punto de equilibrio entre costos operativos y rentabilidad de la central.

Desafíos de la IA Generativa en la Industria Eléctrica

Desafíos técnicos

Aunque la IA Generativa ofrece numerosas ventajas, también enfrenta desafíos técnicos importantes. La integración de estos modelos de IA con los sistemas eléctricos puede ser compleja y costosa. Además, la calidad y la estabilidad de las predicciones generadas son críticas en un entorno donde un fallo puede tener consecuencias graves. Por ejemplo, los modelos necesitan ser entrenados con grandes volúmenes de datos de alta calidad para producir resultados confiables, lo que requiere una inversión significativa en infraestructura y recursos.

Desafíos éticos y regulatorios

El uso de IA Generativa en la industria eléctrica también plantea estos desafíos. Una pregunta esencial sería ¿hasta qué punto la IA Generativa debería ser autónoma y tener el control de la operación de una infraestructura eléctrica que es crítica para actividades del ser humano? Es esencial garantizar que las decisiones generadas por estos modelos sean transparentes y responsables. Por ejemplo, se debe asegurar que los modelos generativos que predicen fallos eléctricos puedan ser auditados y comprendidos por los operadores humanos. Además, las regulaciones actuales pueden no estar completamente adaptadas para abordar las implicaciones de la IA Generativa, lo que requiere una evolución en los marcos legales y normativos.

Aunque la implementación de estas tecnologías presenta desafíos importantes, las oportunidades que ofrece son vastas e innovadoras. A medida que la industria eléctrica continúa evolucionando, la capacidad de aprovechar el poder de la IA Generativa será crucial para mantener la competitividad y avanzar hacia un futuro más eficiente y sostenible.

El Instituto Nacional de Electricidad y Energías Limpias (INEEL) colabora con la Comisión Federal de Electricidad (CFE) en el desarrollo de aplicaciones de IA Generativa para optimizar sus procesos y gestionar la infraestructura eléctrica de manera confiable y eficiente. La Figura 2 muestra un ejemplo de arquitectura de un asistente virtual utilizando el modelo GPT de OpenAI para generación de texto en lenguaje natural a partir de documentación técnica existente.

Autor:
Gustavo Arroyo Figueroa, garroyo@ineel.mx
Isaac Alberto Parra Ramírez,iaparra@ineel.mx
Guillermo F. Escobedo Briones,gescobedo@ineel.mx