Límite de Pista
IA al servicio de los combustibles verdes
La inteligencia artificial se consolida como una aliada silenciosa de la transición energética. En el corazón de los combustibles verdes —hidrógeno, e-fuels y SAF—, los algoritmos ya están mejorando rendimientos, bajando costos y acelerando decisiones. No producen energía, pero determinan si esa energía puede ser competitiva.
La complejidad detrás del combustible “verde”
Producir combustibles verdes implica procesos industriales altamente variables: electricidad renovable intermitente, precios volátiles, logística compleja y equipos sensibles. En el caso del hidrógeno verde, por ejemplo, la electrólisis depende de múltiples parámetros —temperatura, presión, pureza del agua, carga eléctrica— que influyen directamente en la eficiencia y la vida útil de los electrolizadores.
Aquí es donde la IA marca la diferencia. Modelos de aprendizaje automático permiten operar sistemas complejos en tiempo real, ajustando variables que un control humano tradicional no puede optimizar con la misma velocidad ni precisión.
Electrólisis inteligente: más hidrógeno con la misma energía
Uno de los usos más avanzados de la IA está en la optimización de la electrólisis. Algoritmos entrenados con datos operativos permiten anticipar degradación de componentes, ajustar cargas dinámicas según la disponibilidad renovable y reducir el consumo eléctrico por kilo de hidrógeno producido.
En plantas piloto, estas mejoras ya muestran reducciones de entre 5 % y 15 % en costos operativos, una diferencia clave en una tecnología que aún lucha por ser competitiva frente al hidrógeno producido con gas natural.
Predicción de demanda y producción
La demanda de combustibles verdes no es constante. Aerolíneas, industrias y redes energéticas presentan patrones estacionales y picos difíciles de anticipar. La IA permite cruzar datos históricos, clima, actividad económica y precios energéticos para predecir demanda con mayor precisión.
Al mismo tiempo, modelos predictivos ayudan a estimar la generación renovable futura, permitiendo decidir cuándo producir, almacenar o desviar energía hacia otros usos. Esto es especialmente relevante para e-fuels y SAF, donde cada hora de operación tiene un costo elevado.
Menos pérdidas, más eficiencia sistémica
Gran parte de las ineficiencias de los combustibles verdes no ocurren en la química, sino en el sistema. Paradas no programadas, transporte mal planificado o almacenamiento subóptimo pueden erosionar el beneficio climático y económico.
La IA se utiliza para mantenimiento predictivo, detección temprana de fallas y optimización logística. En cadenas largas, como la del SAF, reducir pérdidas incluso marginales puede traducirse en ahorros millonarios y menor huella de carbono indirecta.
El límite: datos y decisiones humanas
La adopción de IA no es automática. Requiere datos de calidad, integración entre sistemas industriales y marcos regulatorios claros. Además, los algoritmos optimizan dentro de objetivos definidos por humanos. Si el objetivo es solo bajar costos y no reducir emisiones reales, la tecnología puede reforzar malas decisiones.
Conclusión: la ventaja competitiva invisible
En la carrera por hacer viables los combustibles verdes, la inteligencia artificial no es un accesorio, sino una ventaja estructural. No cambia las leyes de la física, pero sí la forma en que se navegan sus límites. En un escenario donde cada punto de eficiencia cuenta, los proyectos que dominen datos y algoritmos estarán un paso adelante. La transición energética también se juega en el código.
