Centro de Excelência em Inteligência Artificial para Energias Renováveis

Resumo

O grande desafio do desenvolvimento sustentável neste século é equilibrar o aumento da demanda em energia com as restrições impostas pelas emissões de carbono e as mudanças climáticas. Neste contexto, os avanços recentes de inteligência artificial, ciência de dados e computação de alto desempenho têm papel fundamental para melhorar a eficiência computacional e a eficácia dos modelos matemáticos, com foco em energias renováveis. Esta proposta tem como objetivo formar um Centro de Excelência nacional para o desenvolvimento de novas técnicas e aplicação de resultados recentes de inteligência artificial, ciência de dados e computação de alto desempenho, para aplicações em energia renováveis, tais como eólica, solar, biogás e hidrogênio. O Centro está organizado em grupos de trabalho (GTs) - um grupo transversal (GT0) e 4 grupos verticais (GT1-4): GT0 - Inteligência Artificial, Computação de Alto Desempenho e Ciência de Dados: dedicado a alavancar o desenvolvimento de soluções de inteligência artificial, ciência de dados e computação de alto desempenho nas aplicações de Energias Renováveis. O GT0 visa fornecer inteligência artificial avançada como ferramentas de modelagem de ciência de dados para outros GTs em aplicações de Energias Renováveis e desenvolver métodos de inteligência artificial conceitualmente novos, explorando os recursos de HPC dos membros do CEAIRE, que inclui os mais avançados centros de supercomputação do Brasil.GT1 - Energia eólica onshore e offshore: dedicado a combinar monitoramento de dados com técnicas de modelagem, previsão e controle e com estratégias voltadas à integridade estrutural com vistas a produzir soluções de IA objetivando o aumento da eficiência na produção, o aumento da vida útil residual de componentes e sistemas, a mitigação da intermitência e uma contribuição para a flexibilidade do sistema elétrico.GT2 - Energia Solar: dedicado a uso de bases de dados observados em superfície e satélites, combinado com técnicas de IA para abordar problemas complexos relacionados à caracterização do recurso e sua intrínseca relação com o clima, impactos da variabilidade climática, previsão do recurso em diferentes horizontes de tempo, detecção e diagnóstico de falhas de sistemas de geração distribuída e centralizada, gestão de O&M e mitigação da intermitência. Os problemas serão abordados tanto do ponto de vista das geradoras quanto do operador do sistema.GT3 - Energia Renovável a partir de Biogás: dedicado à energia do biogás gerado a partir de biomassa - como culturas energéticas dedicadas, resíduos de culturas agrícolas, resíduos de produção animal, resíduos florestais, algas, resíduos municipais, incorporando IA para apoiar a) previsões espacialmente explícitas de produção de biomassa no Brasil; b) previsões das propriedades da biomassa; c) previsão e monitoramento do desempenho do processo de conversão de biomassa; d) controle e melhoria de processos com ênfase em biodigestão, produção de energia, pré-tratamento de gases, disposição de lodo e produção de fertilizantes; e) previsão do desempenho dos sistemas de uso final de biogás/biometano; f) modelagem e otimização da cadeia de suprimentos com ênfase na análise do ciclo de vida, escala e logística para conectar o biogás a sistemas sustentáveis de bioenergia.GT4 - Hidrogênio: a produção de hidrogênio utilizando fontes de energia como eólica e solar é um dos pilares para atingir a meta da descarbonização da economia mundial. Assim, técnicas de IA serão fundamentais para aumentar a eficiência de produção de hidrogênio, principalmente pelo dimensionamento e integração dos equipamentos usados, estabelecimentos de procedimentos de O&M que visem aumento da vida útil desses equipamentos e otimização de manutenções preventivas e preditivas. Cada grupo de trabalho irá desenvolver projetos de pesquisa, desenvolvimento e inovação que estarão relacionados ao contexto da rede temática, com o apoio de empresas de grande e médio porte. (AU)