Centro de Excelência em Inteligência Artificial para Energias Renováveis (Ceaire)
O Centro de Excelência em Inteligência Artificial para Energias Renováveis (Ceaire) é um dos Centros de Inteligência Artificial que fazem parte de um acordo da FAPESP com o Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovação (MCTI), Ministério das Comunicações (MC) e Comitê Gestor da Internet (CGI.br) para apoio à pesquisa científica e tecnológica que contribua para o desenvolvimento da Internet no Brasil.
O Centro visa desenvolver novas técnicas e aplicar os resultados mais recentes de inteligência artificial, ciência de dados e computação de alto desempenho, apoiados por técnicas fundamentais de matemática aplicada e engenharia de software, para aplicações em energias renováveis, como eólica, solar, biogás e hidrogênio. O CEAIRE é organizado em grupos de trabalho (GTs) com um grupo de trabalho transversal (GT0) e quatro grupos de trabalho verticais (GT1-4).
GT0 – Inteligência Artificial, Computação de Alto Desempenho, Ciência de Dados: Dedicado a alavancar o desenvolvimento de soluções baseadas em inteligência artificial, ciência de dados e técnicas de computação de alto desempenho (HPC) em energias renováveis. O GT0 visa fornecer inteligência artificial avançada como ferramentas de modelagem de ciência de dados para outros GTs em aplicações de energia renovável e desenvolver métodos de inteligência artificial conceitualmente novos.
GT1 – Energia Eólica: Dedicado a combinar técnicas de monitoramento de dados, modelagem, previsão, controle e monitoramento da saúde estrutural (SHM) para produzir soluções de IA para aumentar a eficiência da produção, aumentar a Vida Útil Restante (RUL), mitigar a intermitência e contribuir para a flexibilidade do sistema elétrico.
GT2 – Energia Solar: Dedicado ao uso de bancos de dados observacionais de superfície e satélite combinados com técnicas de IA para abordar questões complexas relacionadas à caracterização de recursos e sua relação intrínseca com o clima, impactos da variabilidade climática, previsão de recursos em diferentes horizontes de tempo, detecção e diagnóstico de falhas em sistemas de geração distribuída e centralizada, gestão de O&M e mitigação de intermitência. Os problemas serão abordados da perspectiva dos geradores e dos operadores do sistema.
GT3 – Biogás: Dedicado à energia de biogás gerada a partir de biomassa - como culturas energéticas dedicadas, resíduos de culturas agrícolas, resíduos de produção animal, resíduos florestais, algas, resíduos urbanos, entre outros, incorporando IA para apoiar: • previsões espacialmente explícitas da produção de biomassa no território brasileiro; • previsões de propriedades da biomassa; • previsão e monitoramento do desempenho do processo de conversão de biomassa; • controle e melhoria de processos com ênfase em biodigestão, produção de energia, pré-tratamento de gás, descarte de lodo e produção de fertilizantes; • previsão de desempenho de sistemas de uso final de biogás/biometano; • Modelagem e otimização da cadeia de suprimentos com ênfase em análise do ciclo de vida (ACV), escala e logística para integrar biogás em sistemas de bioenergia sustentáveis.
GT4 – Hidrogênio: A produção de hidrogênio a partir de fontes de energia como eólica e solar é um dos pilares para a descarbonização da economia mundial. Assim, técnicas de IA serão fundamentais para aumentar a eficiência da produção de hidrogênio, principalmente por meio do dimensionamento e integração de equipamentos utilizados, do estabelecimento de procedimentos de O&M para aumentar a vida útil dos equipamentos e da otimização da manutenção preventiva e preditiva.
Coordenador: Alvaro Luiz Gayoso de Azeredo Coutinho
Instituição sede: Instituto Alberto Luiz Coimbra de Pós-Graduação e Pesquisa (COPPE) da Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ).
Mais informações na BV-FAPESP em https://bv.fapesp.br/pt/auxilios/114794/.
