La red eléctrica y las empresas que la gestionan tienen un **rol importante** en la próxima revolución industrial impulsada por la IA y la computación acelerada, dijo Jensen Huang, fundador y CEO de NVIDIA, el lunes en la reunión anual del Instituto Edison Electric (EEI), una asociación de servicios públicos de EE. UU. e internacionales.
“El futuro de la inteligencia digital es bastante brillante, y por lo tanto el futuro del sector energético también lo es”, dijo Huang en una charla ante una audiencia de más de mil ejecutivos de la industria de servicios públicos y energía.
Al igual que otras empresas, las empresas de servicios públicos aplicarán IA para aumentar la productividad de los empleados, pero «el mayor impacto y retorno está en aplicar IA en la entrega de energía a través de la red», dijo Huang, en conversación con Pedro Pizarro, presidente de EEI y CEO de Edison International, la empresa matriz de Southern California Edison, una de las mayores empresas de servicios eléctricos del país.
Por ejemplo, Huang describió cómo las redes usarán medidores inteligentes impulsados por IA para permitir a los clientes vender su exceso de electricidad a los vecinos.
“Conectarás recursos y usuarios, como Google, para que tu red eléctrica se convierta en una red inteligente con una capa digital como una tienda de aplicaciones para la energía”, dijo.
“Mi sensación es que, como las anteriores revoluciones industriales, [la IA] impulsará la productividad a niveles nunca vistos”, añadió.
Un video de la charla estará disponible pronto.
AI ilumina las redes eléctricas
Hoy en día, las redes eléctricas son principalmente sistemas unidireccionales que enlazan unas pocas grandes plantas de energía con muchos usuarios. Se convertirán cada vez más en redes bidireccionales, flexibles y distribuidas con parques solares y eólicos conectando hogares y edificios que tienen paneles solares, baterías y cargadores de vehículos eléctricos.
Es una gran tarea que requiere sistemas de control autónomos que procesen y analicen en tiempo real una cantidad masiva de datos, trabajo bien adaptado para la **IA** y la **computación acelerada**.
La IA se está aplicando a casos de uso en todas las redes eléctricas, gracias a un amplio ecosistema de empresas que utilizan las tecnologías de NVIDIA.
En una reciente sesión de GTC, el proveedor de servicios públicos Hubbell y la startup Utilidata, miembro del programa NVIDIA Inception, describieron una nueva generación de medidores inteligentes que utilizan la plataforma NVIDIA Jetson que las empresas de servicios públicos desplegarán para procesar y analizar datos de la red en tiempo real utilizando modelos de IA en el borde. Deloitte anunció hoy su apoyo al esfuerzo.
Siemens Energy detalló en una sesión separada de GTC su trabajo con IA y NVIDIA Omniverse creando gemelos digitales de transformadores en subestaciones para mejorar el mantenimiento predictivo, mejorando la resiliencia de la red. Y un video informa sobre cómo Siemens Gamesa utilizó Omniverse y la computación acelerada para optimizar la colocación de turbinas en un gran parque eólico.
“Desplegar IA y tecnologías avanzadas de computación desarrolladas por NVIDIA permite una modernización de la red más rápida y mejor, y nosotros, a su vez, podemos entregar mejores resultados a nuestros clientes”, dijo Maria Pope, CEO de Portland General Electric en Oregón.
NVIDIA ofrece una mejora de 45,000x en eficiencia energética
Los avances se producen mientras NVIDIA reduce los costos y la energía necesarios para desplegar IA.
En los últimos ocho años, NVIDIA ha aumentado la eficiencia energética de la ejecución de inferencias de IA en modelos de lenguaje grandes de última generación en un asombroso 45,000x, dijo Huang en su reciente conferencia de apertura en COMPUTEX.
Los GPUs de la arquitectura **NVIDIA Blackwell** proporcionarán una eficiencia energética 20 veces mayor que los CPUs para IA y la **computación de alto rendimiento**. Si todos los servidores de CPU para estos trabajos se transfirieran a GPUs, los usuarios ahorrarían 37 teravatios-hora al año, el equivalente a 25 millones de toneladas métricas de dióxido de carbono y el uso de electricidad de 5 millones de hogares.
Es por eso que los sistemas alimentados por NVIDIA barrieron con los primeros seis lugares y ocuparon siete de los diez primeros en el último ranking de los superordenadores más eficientes energéticamente del mundo.
Además, un informe reciente solicita que los gobiernos aceleren la adopción de la IA como una nueva herramienta significativa para impulsar la eficiencia energética en muchas industrias. Cita ejemplos de empresas de servicios públicos que adoptan la IA para hacer que la red eléctrica sea más eficiente.
Aprende más sobre cómo las empresas de servicios públicos están desplegando IA y computación acelerada para mejorar las operaciones, ahorrando costos y energía.
