La inteligencia artificial está transformando el funcionamiento de las industrias, desde el diseño hasta la toma de decisiones. En muchos sectores, la IA generativa ayuda a los equipos a avanzar más rápido, automatizar tareas repetitivas y descubrir nuevas eficiencias. Esta tendencia, a menudo denominada «la revolución de la IA», es fundamental para el futuro de las energías renovables.
Pero hay un problema cada vez mayor:
la IA de uso general no está diseñada para todas las industrias. Y, sobre todo, no está diseñada para la energía del hidrógeno.
La complejidad de la energía del hidrógeno y la IA especializada
La industria del hidrógeno está creciendo rápidamente. Desde la producción de hidrógeno hasta las pilas de combustible, los sistemas de almacenamiento de energía y la integración del hidrógeno en las redes inteligentes, este sector se está convirtiendo en un pilar de las tecnologías de energía limpia y la transición energética sostenible.
Pero la complejidad de las aplicaciones del hidrógeno, y la seguridad y precisión que exigen, no es algo que un chatbot genérico pueda comprender por completo. Para un sector tan crítico para la infraestructura energética, la IA especializada es la única vía fiable para un despliegue energético eficaz.
Lo que probamos: IA general frente a casos de uso del hidrógeno
Durante el último año, nuestro equipo de Hyfindr probó múltiples herramientas de IA generativa en casos de uso reales de la energía del hidrógeno. Les hicimos preguntas prácticas y técnicas sobre:
- Compatibilidad de los componentes de hidrógeno
- Especificaciones de presión
- Certificación y cumplimiento de hidrógeno (por ejemplo, CE, ATEX, ISO)
- Diseño del proyecto y lógica de abastecimiento de hidrógeno
Los resultados fueron... inconsistentes en el mejor de los casos y engañosos en el peor. Esto es lo que descubrimos, y por qué creemos que la industria del hidrógeno necesita un enfoque de IA específico para lograr una verdadera eficiencia energética.
1. La precisión a nivel de especificaciones es innegoable para los sistemas de hidrógeno
Los sistemas de hidrógeno no funcionan con resúmenes vagos. Funcionan con tolerancias, caudales, presiones nominales y niveles de pureza precisos.
La mayoría de los modelos de IA están entrenados para simplificar y generalizar. No verifican las especificaciones, no comprueban los datos técnicos ni señalan las discrepancias. Generan respuestas que parecen precisas, pero que no cumplen con los estándares de ingeniería requeridos para los proyectos de energía renovable del mundo real.
En el caso del hidrógeno, eso no solo es ineficaz, sino también arriesgado. La IA especializada en hidrógeno debe basarse en datos técnicos verificados para poder desarrollar todo su potencial.
2. La compatibilidad de los componentes requiere un contexto real de hidrógeno
Pedimos a una conocida herramienta de IA que nos recomendara un tanque y un compresor para un sistema de almacenamiento de hidrógeno de 700 bares.
¿El resultado?
Una lista genérica de componentes, algunos de los cuales ni siquiera eran compatibles según las especificaciones o estaban certificados para la misma región.
Los profesionales del hidrógeno no necesitan conjeturas. Necesitan sistemas que comprendan qué funciona en cada contexto y bajo qué normas, especialmente cuando la seguridad y la eficiencia energética están en juego en la tecnología del hidrógeno. Esto es fundamental para la innovación en energía limpia.
3. El cumplimiento y la certificación del hidrógeno no son opcionales
Los proyectos de hidrógeno son críticos para la seguridad. Y la seguridad comienza con la certificación.
CE, ATEX, ISO: no son opcionales. Son obligatorias, varían según la región y, a menudo, influyen en el diseño, la adquisición y la integración de los sistemas.
La mayoría de las herramientas generales de IA no reconocen estas normas, y mucho menos las aplican al generar recomendaciones para los componentes de hidrógeno. Se trata de una laguna importante, que pone en riesgo tanto los plazos como el cumplimiento de los proyectos de energía renovable.
4. Los proyectos de hidrógeno nunca son iguales para todos
Lo que funciona para un sistema de hidrógeno verde en Noruega puede fallar en la India.
La altitud, la humedad, la madurez de las infraestructuras y el clima determinan la forma en que se construyen y suministran los sistemas de producción de hidrógeno. Esto afecta al éxito de su implantación a nivel mundial.
Hemos visto herramientas de IA sugerir componentes optimizados para bancos de pruebas europeos que se sobrecalentarían en regiones más cálidas. El hidrógeno es global, pero sensible al contexto. La inteligencia para esta industria debe reflejarlo.
5. La IA general no conoce la cadena de suministro del hidrógeno
Esta es la deficiencia más evidente:
La IA general no comprende la cadena de suministro de hidrógeno. No puede facilitar el mantenimiento predictivo ni optimizar las compras porque:
No sabe:
- Qué proveedores de hidrógeno abastecen a qué mercados
- Quién ofrece líneas de productos certificadas
- Qué hay en stock o qué es escalable
- ¿Por qué? Porque estos modelos no se entrenaron con esos datos. Se entrenaron en la Internet pública, no con los documentos de adquisición, las certificaciones o las fichas técnicas que definen las decisiones de abastecimiento en los sistemas de hidrógeno.
Entonces, ¿cuál es la solución?
El hidrógeno necesita su propia IA creada para el sector de la energía del hidrógeno.
No un chatbot válido para todo, sino un sistema inteligente creado para la complejidad real de la economía del hidrógeno. Aquí es donde se produce la verdadera sinergia entre la IA y las energías renovables.
Una IA específica para el hidrógeno debe entrenarse en:
- Especificaciones técnicas verificadas
- Requisitos de certificación del hidrógeno
- Lógica de abastecimiento y datos de compatibilidad
- Información real sobre proveedores y productos
- Miles de documentos, hojas de datos y normas reglamentarias relacionados con el hidrógeno
Eso es lo que hemos estado creando en Hyfindr: una herramienta de IA con capacidades diseñadas para el futuro de las tecnologías de energía limpia, impulsada por los datos que utilizan los profesionales del hidrógeno.
Próximos pasos: acceso anticipado a la primera solución de IA para hidrógeno
Pronto abriremos el acceso anticipado a la primera herramienta de IA diseñada específicamente para el hidrógeno.