La investigadora Ayse Coskun lidera un cambio de paradigma en EE. UU. para que los centros de datos de inteligencia artificial respondan dinámicamente a las señales de la red eléctrica
En plena era de la inteligencia artificial, los centros de datos están alcanzando cotas de consumo energético sin precedentes. Se estima que para 2030 podrían llegar a absorber hasta un 9 % del consumo eléctrico total en Estados Unidos, una presión creciente que amenaza con saturar la red eléctrica y comprometer servicios esenciales como cajeros automáticos, climatización o conectividad.
Pero un equipo de investigadores de la Universidad de Boston, liderado por la profesora Ayse Coskun, plantea una alternativa audaz: convertir los centros de datos en activos dinámicos del sistema eléctrico, capaces de ajustar su demanda energética según las condiciones de la red, sin comprometer el rendimiento de sus cargas de trabajo.
🌐 Centros de datos que interactúan con la red
Desde su nuevo rol como Chief Scientist en Emerald AI, una empresa emergente especializada en software de orquestación energética para centros de datos de IA, Coskun ha acelerado la transición desde la investigación académica a las pruebas reales en entornos operativos.
La plataforma de Emerald AI permite que los centros de datos respondan en tiempo real a señales del operador de red, reduciendo o desplazando cargas computacionales de manera adaptativa para aliviar momentos críticos de demanda energética. Esta tecnología da lugar a lo que Coskun define como “Plantas de Energía Virtuales basadas en IA”, donde los data centers dejan de ser consumidores pasivos y se convierten en pilares activos de estabilidad y eficiencia energética.
“Dos infraestructuras gigantes están colisionando: los centros de datos y la red eléctrica. Necesitamos urgentemente una interfaz inteligente entre ambas”, afirma Coskun.
🧠 De la supercomputación a la eficiencia energética
Durante más de una década, Coskun ha investigado la eficiencia energética en procesadores multinúcleo y entornos de computación de alto rendimiento (HPC). Uno de sus aportes clave fue el desarrollo de EnergyQARE, un sistema adaptativo que permite a los centros de datos participar en servicios de regulación de red sin perder calidad de servicio (QoS).
Posteriormente, junto con el profesor Ioannis Paschalidis y el equipo del PEACLab, diseñaron políticas de respuesta a la demanda aplicables incluso en clústeres de HPC, como demostraron en un prototipo real en el Massachusetts Green High Performance Computing Center.
🤖 IA al servicio de la gestión energética
El trabajo más reciente de Coskun introduce modelos de aprendizaje automático capaces de prever condiciones de mercado eléctrico y planificar dinámicamente la ejecución de cargas. En colaboración con su equipo, ha publicado propuestas para coordinar centros de datos distribuidos, que ajustan su consumo en función de métricas QoS y señales energéticas regionales.
Estas soluciones han demostrado su eficacia en pruebas piloto. En un reciente test de campo en Phoenix (Arizona), la tecnología de Emerald AI logró reducir un 25 % el consumo energético de un centro de datos durante un pico de demanda, sin incumplir los acuerdos de nivel de servicio (SLA).
⚡ Una pieza clave para el futuro del grid
Emerald AI participará próximamente en el programa DCFlex del Electric Power Research Institute (EPRI), que busca equilibrar el sistema eléctrico a través de la flexibilidad de grandes cargas industriales como los centros de datos. El objetivo: establecer un nuevo marco operativo donde estos centros no solo consuman, sino que colaboren activamente en la estabilidad y sostenibilidad del sistema energético.
“Estamos presenciando un cambio de paradigma”, concluye Coskun. “Los centros de datos dejan de ser devoradores de energía para convertirse en agentes inteligentes que dan forma al futuro de la red eléctrica.”
En resumen, la confluencia entre IA, computación en la nube y energía ya no puede ignorarse. Proyectos como el de Coskun y Emerald AI abren la puerta a una infraestructura más eficiente, resiliente y ecológica, donde rendimiento y sostenibilidad no son excluyentes, sino aliados estratégicos.
vía: Boston University
