Esa es la conclusión principal de una ‘máquina del tiempo’ informática desarrollada por investigadores de la Universidad Tecnológica de Chalmers (Suecia), cuyos resultados están publicados en la revista ‘Nature Energy’.

La energía eólica y solar han crecido más rápido de lo que casi nadie predijo, pero proyectar su expansión futura sigue siendo sorprendentemente difícil. La ‘máquina del tiempo’ de los investigadores de Chalmers es un modelo que supera los métodos de proyección existentes con el uso de técnicas de inteligencia artificial (IA) que analizan los patrones de crecimiento históricos en distintos países.

Predecir el futuro resulta especialmente difícil para tecnologías como la eólica y la solar, donde la rápida disminución de los costes se ve contrarrestada por crecientes obstáculos como la oposición pública, las limitaciones de infraestructura y los cambios en las políticas.

“Los modelos existentes son muy buenos para identificar lo que se necesita hacer para alcanzar los objetivos climáticos, pero no pueden decirnos qué escenarios son los más probables. Esa es la laguna que queríamos llenar”, afirma Jessica Jewell, profesora de la Universidad Tecnológica de Chalmers.

MUNDOS VIRTUALES

En más de 200 países, los investigadores identificaron un patrón recurrente en el crecimiento de la energía eólica y solar: largos periodos de expansión relativamente constante, interrumpidos por repentinos repuntes de crecimiento a menudo provocados por cambios en las políticas.

“La mayoría de los modelos asumen una curva de crecimiento suave en forma de S, pero la realidad es diferente. El crecimiento suele producirse en ráfagas, y si se ignora esto, se puede subestimar la velocidad de expansión de las tecnologías”, apunta Avi Jakhmola, doctorando en la Universidad Tecnológica de Chalmers y primer autor del estudio.

Con el objetivo de mejorar las predicciones, Jakhmola creó un modelo basado en 13.000 mundos virtuales. En cada uno de ellos, la energía solar y eólica se desarrollan de maneras diferentes, desde la expansión más rápida posible hasta la más lenta, incluyendo todos los niveles intermedios.

Posteriormente, se entrenó un algoritmo de aprendizaje automático con todos estos mundos para aprender a predecir los resultados globales a partir de las primeras tendencias nacionales.

“Cuando aplicamos el modelo a datos del mundo real, puede indicarnos cuál es el resultado más probable para el futuro, teniendo en cuenta lo que hemos visto hasta ahora y todos los mundos virtuales que ha analizado”, recalca Jakhmola.

CONFIANZA

Según las proyecciones, para 2050 la energía eólica terrestre alcanzará alrededor de un 26% de la electricidad mundial y la solar cerca de un 21%. Esto se ajusta en líneas generales a las trayectorias compatibles con un aumento de dos grados en la temperatura media de la superficie de la Tierra en comparación con la era preindustrial, pero no alcanza lo necesario para limitar ese incremento a 1,5 grados.

Los investigadores también usaron el modelo para comprobar la fiabilidad de sus proyecciones, retrocediendo en el tiempo. “Queríamos saber si nuestras proyecciones se mantendrían dentro de 10 o 20 años. Al alimentar el modelo únicamente con datos de 2015, descubrimos que predice correctamente lo sucedido desde entonces. A esto nos referimos con una ‘máquina del tiempo informática’ y nos da una gran confianza en las proyecciones futuras”, concluye Jakhmola.