A IA está sendo aplicada na otimização do uso de energia renovável, contribuindo para a redução das emissões de gases de efeito estufa. Existem várias técnicas de IA, como machine learning, métodos de otimização e lógica Fuzzy, tem mostrado resultados promissores em estudos relacionados à energia eólica e solar.

Na energia eólica, a IA é usada para prever o vento e otimizar o funcionamento das turbinas. Já na energia solar, a ênfase está nos métodos de previsão da radiação solar.

A implementação da IA nessas fontes renováveis de energia tem o potencial de melhorar a eficiência energética, reduzir custos e aumentar a produção de energia limpa. Além disso, a previsão da demanda de energia e a otimização da distribuição podem levar à redução do desperdício de energia e minimizar o impacto ambiental.

Os Métodos de otimização são técnicas matemáticas para encontrar as melhores soluções em problemas complexos. É como ter uma “receita” para tomar decisões mais inteligentes e eficientes em diversas situações.

Diversas pesquisas têm se concentrado no avanço das energias renováveis por meio da aplicação de técnicas de otimização. Em um estudo, foram apresentadas duas técnicas para otimizar um sistema de energia híbrido solar-eólico, onde um algoritmo foi utilizado para uma análise econômica, confiável e ambiental.

Em outra pesquisa, foi desenvolvido um método chamado Improved Whale Optimization Algorithm para melhorar a extração de energia em modelos solar fotovoltaicos. O IWOA é um algoritmo de otimização baseado no comportamento de caça de baleias na natureza. Assim como as baleias líderes guiam as outras baleias na busca por suas presas, o IWOA utiliza essa ideia para explorar o espaço de soluções em problemas complexos.

Ele ajusta suas soluções ao longo do tempo, procurando melhorar continuamente a qualidade das soluções encontradas, até encontrar a melhor solução possível para o problema em questão. Esse algoritmo tem sido aplicado em diversos campos, como energia renovável, controle de processos industriais, entre outros, mostrando-se eficiente para resolver problemas desafiadores.

A Lógica Fuzzy é uma extensão da lógica clássica (binária) que lida com incertezas e imprecisões, permitindo que os valores possam estar parcialmente verdadeiros ou parcialmente falsos, ao contrário da lógica binária que trata apenas de valores verdadeiros ou falsos.

Ela é útil em situações em que as informações disponíveis são vagas ou ambíguas, permitindo uma abordagem mais flexível e realista na tomada de decisões e modelagem de sistemas complexos.

A Machine learning (Aprendizado de Máquina) é uma área da inteligência artificial que permite aos computadores aprenderem e melhorarem seu desempenho em tarefas específicas através da análise de dados e identificação de padrões.