China mapea toda su red de energías renovables con IA: 319.972 instalaciones identificadas desde el espacio
Investigadores de Peking University y DAMO Academy publicaron en Nature el primer inventario completo de la infraestructura solar y eólica china generado por IA. Procesaron 7,56 TB de imágenes de satélite para identificar más de 400.000 instalaciones.
Cada economía importante mira el mismo problema de frente: la inteligencia artificial está consumiendo electricidad a un ritmo que las redes nunca fueron diseñadas para soportar. En Estados Unidos, los precios de capacidad en PJM —el mayor operador de red del país— se han disparado más de diez veces en dos años, con el crecimiento de los centros de datos como principal driver. En Europa, las utilities scramblen para actualizar la infraestructura de transmisión lo suficientemente rápido como para seguir el ritmo de la demanda de los hyperscalers.
La Agencia Internacional de la Energía (IEA) proyecta que el consumo eléctrico global de los centros de datos podría acercarse a los 1.000 TWh al final de esta década. Las energías renovables ya están mayoritariamente disponibles, pero la capacidad de coordinarlas a escala nacional es lo que la mayoría de países todavía carecen. Hasta ahora.
Un estudio publicado esta semana en Nature por investigadores de la Universidad de Peking y la DAMO Academy de Alibaba ha producido algo que ningún país había logrado hasta ahora: un inventario completo, de alta resolución y generado por IA, de toda la infraestructura eólica y solar de una nación entera.
El modelo, entrenado con imágenes de satélite de sub-metro de resolución, identificó 319.972 instalaciones fotovoltaicas solares y 91.609 turbinas eólicas en China, procesando 7,56 terabytes de imágenes para conseguirlo.