Hoy en día el rol de la sostenibilidad ha tomado protagonismo en todas las industrias. Por ello, las empresas buscan, en la integración de tecnologías inteligentes, nuevas soluciones para mejorar la eficiencia en diversos sectores y encontrar alternativas que impacten positivamente, sobre todo, en el ámbito medioambiental, social o económico En este contexto, la automatización respaldada por Inteligencia Artificial (IA) representa una herramienta crucial para lograr una gestión eficiente de la energía en las redes de telecomunicaciones.
La combinación de sistemas automatizados con IA permite una adaptación en tiempo real a las demandas y condiciones del sistema. Esta integración optimiza la producción, distribución y consumo de energía de manera precisa y eficiente, mejorando la estabilidad de la red y reduciendo las emisiones de carbono a nivel mundial.
Según el informe sobre eficiencia energética de redes móviles de la Organización de Operadores Móviles (GSMA por sus siglas en inglés), la mayor parte de la energía se consume en la RAN o red de acceso radioeléctrico (76%), debido a que las antenas proporcionan cobertura a miles de kilómetros cuadrados. El consumo restante se distribuye entre los centros de datos y la red central (19%) y operaciones (5%).
Es en esta línea que, las soluciones basadas en IA, permiten la reducción de consumo energético y por lo tanto la emisión de CO2, representando un alternativa muy útil para reducir la huella de carbono y ayudar a la generación de una red verde baja en emisiones de carbono.
Entre las tendencias de IA que buscan ser eficientes y contribuir con la reducción de gases de carbono se encuentran:
1.- Predictive Maintenance (Mantenimiento Predictivo): La IA analiza datos en tiempo real para prever posibles fallos en la red eléctrica antes de que ocurran, permitiendo una programación eficiente de mantenimiento preventivo y reduciendo el tiempo de inactividad.
2.- Optimización de la Carga: Los sistemas automatizados ajustan la distribución de la carga eléctrica de manera inteligente, maximizando la eficiencia del sistema y reduciendo los picos de demanda.
3.- Gestión de Energía Renovable: La IA facilita la integración de fuentes de energía renovable al prever la disponibilidad y la variabilidad de estas fuentes, optimizando su uso y reduciendo la dependencia de combustibles fósiles.
4.- Optimización de Infraestructura: Los sistemas automatizados con IA identifican oportunidades para mejorar la eficiencia de la infraestructura, desde la refrigeración hasta la distribución de energía, reduciendo el desperdicio y los costos asociados.
En ese contexto de innovación y en base a la tendencia de optimización de carga, Huawei desarrolló la herramienta PowerStar. Esta tiene como objetivo la reducción del consumo de energía sin comprometer el rendimiento de la red y la experiencia del usuario.
En el Perú, Entel ha estimado que esta solución permitirá reducir hasta 43 millones de toneladas de emisiones de CO2 lo que equivale a 55 mil millones de kilovatios de electricidad ahorrados, o 380 millones de árboles recién plantados. Asimismo, ha implementado la IA PowerStar: a través del uso de datos sobre el tráfico y gestionando de manera eficiente la potencia de la red en diferentes lugares según se requiera y sin intervención humana, se buscará reducir el consumo de energía en 1.45M de KHW durante el periodo de un año.
Distintas compañías en el mundo son conscientes de la necesidad de implementar soluciones sostenibles. Entel tienen la visión clara sobre la necesidad de tener aliados tecnológicos que buscan ser carbono cero para que en un futuro cercano puedan implementar una red de infraestructura verde y baja en emisiones de carbono.
