Vivemos uma fase de sensibilização e redução de emissão de gases com efeito de estufa, em prol do Planeta Azul. A energia é um recurso estratégico e um elemento-chave para o desenvolvimento sociodemográfico, assumindo um papel vital nas sociedades modernas. Em pleno século XXI, assistimos a uma verdadeira transformação e reengenharia de processos, promovendo a tecnologia e as suas funcionalidades na procura de melhor rendimento, de maior produtividade e eficiência, de maior sustentabilidade, fazendo mais com menos intervenção humana e minimizando as alterações aos ecossistemas ambientais.
Nesse sentido, o setor das Utilities tem procurado introduzir a Inteligência Artificial (IA) e a Computação de Aprendizagem Automática (machine learning e/ou deep learning) como sendo os aliados de peso para o futuro próximo onde a eficiência energética será, e já mostra ser, uma das áreas com maior potencial e investimento, e consequentemente na geração de emprego.
Do ponto de vista teórico, a utilização da IA traduz-se por “ensinar” máquinas ou software a representar o ser humano na execução de tarefas. Mais, esta tecnologia está a acrescentar tarefas complexas e mais elaboradas capazes de modificar o seu comportamento, ou seja, as máquinas ou software deterem capacidade de aprender sem que sejam explicitamente programadas para isso.
Então, como é que a Inteligência Artificial afeta as Utilities? A IA cumpre quatro funções principais, transversais a outros setores:
• Compreender as necessidades do consumidor – utilizar software capaz de recolher dados dos clientes e ser capaz de oferecer produtos mais adequados ao seu consumo, irá potenciar novos consumidores (por exemplo, combinar consumo energético com compras em hipermercados e usufruir de descontos associados);
• Melhorar os produtos e serviços oferecidos – recolher e analisar dados com programas inteligentes irá melhorar a oferta e divulgação de produtos e serviços atuais e novos;
• Identificar e gerir o risco – usar dados analíticos da organização para inferir novos padrões de comportamento e de risco dos consumidores;
• Identificar e evitar fraudes – usar sistemas de análise de aprendizagem automática, para padronizar com um grande grau de certeza cada consumidor, irá certamente ajudar na identificação de fraudes.
São já vários os exemplos da sua utilização:
- Otimização de processos;
- Otimização na oferta/procura com base em tendências de mercado (nomeadamente recorrendo a análise de padrões de consumo e análise de previsões meteorológicas, tendo como base tecnologia Big Data);
- Criação de assistentes virtuais, chatbots – programa de computador que simula o ser humano no diálogo;
- Gestão de casas inteligentes, recorrendo à IoT (Internet das Coisas);
- Otimização da manutenção de infraestruturas, utilizando sensores que ajudam a diagnosticar falhas ou disrupções nas plataformas de recolha energética)
- Contadores e painéis solares inteligentes ligados a sistemas centrais autómatos, por cada ponto de entrega, com disponibilização de consumos em tempo real, permitindo a redução de custos (por exemplo com tomadas inteligentes).
Em conclusão, os últimos anos introduziram desafios significativos no setor da Energia, relacionados com a revolução energética em curso e na eficácia, quer da sua recolha quer do seu consumo. É, portanto, necessário superar expectativas por um país mais inovador e digital e por um planeta mais sustentável e ecológico, e nesse contexto a IA tem-se revelado uma aposta séria no presente e para o futuro, para beneficiar todas as indústrias.
