La IA para energías renovables promete optimización total, pero enfrenta un serio problema energético

La inteligencia artificial se está volviendo esencial para gestionar la energía renovable. Permite anticipar fallos, equilibrar la red y aprovechar mejor la producción solar y eólica. Al mismo tiempo, aparece un problema que crece rápido: los centros de datos que alimentan esta tecnología consumen cantidades enormes de electricidad, a veces comparables a las de una ciudad mediana. Esa tensión entre eficiencia e impacto energético es uno de los mayores debates del sector.

Investigadores del MIT explican que la IA ayuda a coordinar una red eléctrica mucho más compleja que la de hace dos décadas. Hoy la energía llega de miles de paneles, turbinas eólicas, baterías domésticas y hasta vehículos eléctricos. Mantener ese equilibrio manualmente ya es inviable. Los algoritmos ajustan voltajes, detectan fallos y deciden qué plantas deben activarse en cada momento. También analizan el clima y predicen cambios en la radiación o el viento con horas de antelación, lo que reduce la necesidad de recurrir al gas como respaldo.

Uno de los retos más grandes sigue siendo el almacenamiento. El MIT trabaja con sistemas que usan IA para decidir cuándo cargar o descargar baterías domésticas o industriales según la demanda prevista y el precio de la electricidad. Esto evita picos de consumo que normalmente se cubren con gas y además alarga la vida útil de las baterías. Los investigadores exploran incluso el uso de coches eléctricos como pequeñas centrales capaces de devolver energía a la red sin afectar la movilidad del usuario.

La IA también acelera el desarrollo de nuevos materiales. En el laboratorio de Ju Li, modelos digitales prueban miles de combinaciones a escala atómica para crear baterías más seguras, paneles solares más eficientes o componentes para reactores de fusión. Un brazo robótico ejecuta las pruebas, analiza los resultados y ajusta el siguiente experimento sin intervención humana directa. Este ciclo rápido ha permitido descubrir electrolitos para baterías de estado sólido que duplican la densidad de energía y reducen el riesgo de incendio.

Pero el crecimiento de la IA tiene un coste evidente. Los centros de datos que procesan estos modelos consumen tanta electricidad que pueden ralentizar la transición energética si no se alimentan con energía limpia. William H. Green, del MITEI, insiste en que es necesario desarrollar chips más eficientes, aprovechar el calor residual de los servidores y desplazar ciertos cálculos a horas en las que la red esté menos saturada. En el MIT, el Data Center Power Forum reúne a empresas para compartir estrategias que permitan integrar energías renovables en estas instalaciones.

Otro punto inevitable es la regulación. Los expertos señalan que los sistemas de IA que gestionan infraestructuras críticas no pueden operar sin transparencia. También se necesitan límites claros para el consumo de centros que no utilicen energía renovable. La Unión Europea ya obliga a publicar la huella de carbono de cada instalación y a fijar fechas para ser 100 % renovables, mientras que América Latina y Estados Unidos aún avanzan más despacio en estos marcos.

El resultado es un escenario doble. Por un lado, la IA puede optimizar la red, mejorar el almacenamiento y acelerar la transición hacia energías limpias. Por otro, su propio consumo puede convertirse en un freno si no se planifica con cuidado. La tecnología tiene el potencial para ser parte de la solución, pero también para convertirse en un nuevo problema energético si no se gestiona bien.