NVIDIA ha presentado cinco empresas que utilizan sus tecnologías de inteligencia artificial para distintos retos del sector energético, desde la gestión de redes eléctricas y la operación de centrales nucleares hasta el almacenamiento con baterías recicladas y el desarrollo de reactores de fusión. Los proyectos combinan aceleradores de IA, gemelos digitales y herramientas de simulación para reducir tiempos de diseño, operación o integración de nuevas instalaciones.

Las claves de la IA de NVIDIA para la energía limpia en 30 segundos

• ThinkLabs AI utiliza gemelos digitales y agentes para acelerar la conexión de nuevas fuentes de energía a la red.
• Atomic Canyon aplica IA a la gestión de información y asistencia en operaciones de centrales nucleares.
• Redwood Materials reutiliza baterías de vehículos eléctricos para alimentar instalaciones de IA con almacenamiento local.
• TerraPower emplea gemelos digitales para acelerar el desarrollo de sus futuros reactores Natrium.
• Commonwealth Fusion Systems utiliza Omniverse y OpenUSD para reducir los ciclos de experimentación de su reactor de fusión SPARC.

Los cinco casos forman parte de una selección publicada por NVIDIA durante la New York Climate Week. La compañía los presenta como ejemplos de cómo la computación acelerada y la IA pueden intervenir en diferentes etapas de proyectos energéticos, desde la planificación de una red hasta la simulación de instalaciones nucleares o de fusión.

Las aplicaciones no responden a un único modelo tecnológico. Algunas utilizan IA para analizar grandes cantidades de información, otras recurren a gemelos digitales para simular sistemas físicos y también hay proyectos en los que los aceleradores se emplean para controlar o adaptar el suministro energético a cargas variables.

Gemelos digitales para acelerar las redes eléctricas

ThinkLabs AI trabaja con gemelos digitales y agentes de IA sobre la plataforma CUDA de NVIDIA para analizar la red eléctrica y estudiar la incorporación de nuevas fuentes de energía.

Uno de los problemas que aborda su tecnología es la conexión de nuevas instalaciones a la red. Según NVIDIA, Southern California Edison utilizó el software de ThinkLabs para reducir el tiempo necesario para evaluar cada solicitud de interconexión de entre 30 y 45 días a aproximadamente dos minutos.

El sistema utiliza un agente capaz de ejecutar simulaciones de la red e identificar posibles soluciones ante obstáculos de interconexión. ThinkLabs plantea además un modelo en el que las decisiones de las compañías eléctricas incorporan escenarios de probabilidad y riesgo, en lugar de trabajar únicamente con una representación estática de la red.

La aplicación resulta especialmente relevante para una infraestructura eléctrica en la que aumenta la variabilidad de determinadas fuentes renovables y, al mismo tiempo, aparecen nuevas cargas de gran tamaño.

IA para centrales nucleares y nuevas fuentes de energía

Atomic Canyon aplica computación acelerada de NVIDIA a la gestión de información en instalaciones nucleares mediante sus plataformas Neutron y NIVA.

Neutron funciona como un entorno de IA para profesionales del sector nuclear. La plataforma reúne procedimientos, documentación regulatoria, experiencia operativa, registros de licencias, cálculos de diseño y otros datos estructurados y no estructurados para construir una capa de conocimiento sobre la que trabajar.

NIVA, siglas de Nuclear Industry Virtual Assistant, se desarrolló junto con el Institute of Nuclear Power Operations, el Electric Power Research Institute y el Nuclear Energy Institute como plataforma de asistencia basada en IA para la industria nuclear estadounidense.

En paralelo, TerraPower trabaja con NVIDIA Omniverse para crear gemelos digitales destinados al desarrollo de sus instalaciones. La compañía desarrolla el reactor Natrium, un diseño que utiliza sodio líquido como refrigerante en lugar de agua.

Según la descripción de NVIDIA, el sistema de TerraPower pretende utilizar simulaciones digitales para acelerar determinadas fases relacionadas con el emplazamiento y la entrega de futuras plantas. La propia compañía plantea reducir procesos que actualmente pueden prolongarse durante años a periodos mucho más cortos, aunque se trata de un objetivo de desarrollo y no de un resultado ya generalizado para nuevas centrales.

El reactor Natrium incorpora además un sistema de almacenamiento de energía térmica asociado a su diseño, aunque la publicación de NVIDIA centra el papel de la IA en los gemelos digitales y la planificación de las futuras instalaciones.

Baterías recicladas para alimentar centros de datos

Redwood Materials aborda otro problema generado por la expansión de la IA: el crecimiento de la demanda eléctrica de los centros de datos puede avanzar más rápido que la construcción de nuevas infraestructuras de red.

La empresa utiliza baterías procedentes de vehículos eléctricos, que según NVIDIA son recicladas al 100 %, para construir sistemas de almacenamiento energético destinados a instalaciones de IA. La propuesta permite disponer de capacidad energética local sin depender exclusivamente de la ampliación inmediata de la red eléctrica.

El sistema combina las baterías con electrónica de potencia desarrollada por Redwood y una capa de inteligencia artificial que funciona sobre la plataforma NVIDIA Blackwell. El objetivo es adaptar el suministro a las necesidades cambiantes de un centro de datos, incluidas las variaciones asociadas a las cargas de entrenamiento de modelos de IA.

Redwood también afirma que su arquitectura necesita menos transformadores e inversores y que puede utilizar tanto baterías reutilizadas como nuevas. Estas afirmaciones proceden de la propia empresa y forman parte de la descripción del proyecto difundida por NVIDIA.

La fusión busca reducir años de experimentación

Commonwealth Fusion Systems (CFS) utiliza NVIDIA Omniverse y bibliotecas basadas en OpenUSD para trabajar sobre su reactor de demostración SPARC.

La compañía pretende acelerar mediante simulaciones parte de la experimentación necesaria para desarrollar sistemas de fusión. CFS afirma que estas herramientas permiten condensar ciclos de trabajo que podían requerir años en periodos de semanas, una estimación que corresponde a la compañía.

SPARC emplea superconductores de alta temperatura para generar campos magnéticos más intensos. CFS sostiene que esta tecnología permite reducir considerablemente el tamaño de su diseño respecto a anteriores conceptos de fusión.

El siguiente paso previsto por la empresa es ARC, una futura central de fusión que CFS planea construir en el condado de Chesterfield, en Virginia, con conexión a la red durante la década de 2030. Esa fecha corresponde a los planes comunicados por la compañía y no implica que la planta esté actualmente operativa.

Los cinco proyectos muestran aplicaciones muy distintas de la IA dentro de la energía. NVIDIA participa mediante tecnologías de computación acelerada, simulación y software, mientras que las empresas seleccionadas desarrollan los sistemas energéticos concretos. En varios casos, además, los resultados definitivos todavía dependen de proyectos que se encuentran en desarrollo.

Preguntas frecuentes

¿Qué empresas utiliza NVIDIA como ejemplos de IA aplicada a energía limpia?

NVIDIA presenta a ThinkLabs AI, Atomic Canyon, Redwood Materials, TerraPower y Commonwealth Fusion Systems como cinco compañías que utilizan sus tecnologías en proyectos energéticos.

¿Para qué utiliza ThinkLabs AI la inteligencia artificial?

ThinkLabs AI utiliza gemelos digitales y agentes de IA para simular redes eléctricas y ayudar a evaluar solicitudes de interconexión de nuevas instalaciones.

¿Cómo utiliza Redwood Materials las baterías de vehículos eléctricos?

Redwood Materials utiliza baterías de vehículos eléctricos recicladas para crear sistemas de almacenamiento energético destinados, entre otros usos, a suministrar electricidad a instalaciones de inteligencia artificial.

¿Qué proyecto de fusión desarrolla Commonwealth Fusion Systems?

Commonwealth Fusion Systems desarrolla SPARC, un tokamak de demostración, y utiliza herramientas de NVIDIA Omniverse y OpenUSD para acelerar parte de la simulación y experimentación de su diseño.

vía: blogs.nvidia