Investigadores de la Universidad de California en San Diego están proponiendo la idea de «baterías de información» que almacenan el excedente de energía renovable como cálculos para hacer frente a la intermitencia de las fuentes de energía eólica y solar al tiempo que reducen los altos costos asociados con las baterías de iones de litio y la energía hidroeléctrica bombeada.
En un artículo publicado en ACM Energy Informatics Review, los investigadores explican que el tema de la intermitencia se está manejando tan mal que en muchos lugares, la energía renovable se desperdicia durante los períodos de exceso de producción, mientras que en otros momentos, las centrales eléctricas queman combustibles fósiles para cubrir las deficiencias de la red.
“Tal como van las cosas, en cinco años, la cantidad de energía renovable desperdiciada en California cada año será equivalente a la cantidad de energía que LA usa cada año”, dijo Barath Raghavan, coautor del estudio, en un comunicado de prensa. .
En opinión de Raghavan, este estado de cosas significa que las baterías de información pueden desempeñar un papel en el futuro más verde de los países.
Cómo trabajan ellos
El principio principal detrás de estos dispositivos es que cuando la energía renovable está disponible en exceso, se utiliza para realizar cálculos especulativos en grandes centros de datos que consumen mucha energía. Estos centros de datos, desde Google y Facebook hasta la reproducción de películas de Hollywood, consumen a 50 veces la energía de un edificio comercial típico, según la Oficina de Eficiencia Energética y Energías Renovables. Los resultados computados almacenados se pueden usar más adelante cuando la energía verde sea menos abundante.
“Tuvimos la observación de que si podemos predecir posibles cálculos que podrían ocurrir en el futuro, podemos hacer esos cálculos ahora, mientras haya energía disponible, y almacenar los resultados, que ahora tienen energía incorporada”, dijo Raghavan.
Como ejemplo, el científico mencionó que todos los días, los centros de datos de YouTube transcodifican más de 700, horas de videos a diferentes resoluciones. Muchos de estos cálculos son predecibles y se pueden realizar en un momento en que hay un exceso de energía verde. En este punto, los datos se almacenan en servidores para su uso posterior, cuando hay menos energía renovable disponible en la red, esencialmente moviendo el consumo de electricidad de un período de tiempo a otro.
En el sentido científico, Raghavan explicó que las baterías son depósitos de energía potencial para realizar un trabajo útil, eléctrico o de otro tipo. La mayor parte del almacenamiento de energía en baterías convierte un tipo de energía en otro tipo de energía potencial, por ejemplo, eléctrica en gravitacional. En este caso, la información proporciona energía de la misma forma que una batería porque la energía eléctrica se convierte en lo que podría llamarse “energía potencial informativa”.
Sistema flexible
Además de aprovechar la previsibilidad de las tareas, el sistema también es flexible: los cálculos que se completan con anticipación no necesitan coincidir exactamente con los cálculos que se completan más adelante.
«Apoyamos la precomputación de muchos fragmentos de computación y luego podemos elegir pequeñas piezas de computación realizadas antes, como piezas de un rompecabezas, y ensamblarlas para calcular rápidamente una tarea computacional totalmente nueva», dijo el investigador.
Para ciertos tipos de cargas de trabajo, se espera que el sistema de batería de información ofrezca una mayor eficiencia que las baterías de iones de litio. La eficiencia específica depende de múltiples factores, como los tipos de cómputo realizados y la previsibilidad de la energía. Pero a diferencia de las baterías de iones de litio, el almacenamiento de datos es rentable en términos de dinero y energía.
Si bien la idea en sí es relativamente simple, sus defensores dijeron que el desafío es determinar qué cálculo realizar, dónde y cuándo, y cómo se deben realizar estos cálculos para recuperar los resultados de manera eficiente más adelante.
Raghavan y la coautora Jennifer Switzer abordan esos desafíos al proporcionar un diseño y una implementación de prueba de concepto del sistema de cero emisiones de carbono que incluye redes neuronales recurrentes para predecir la disponibilidad futura de energía renovable y las próximas tareas en los centros de datos.
También incluye un caché donde se almacenan las funciones y un compilador modificado para modificar automáticamente el código para almacenar y recuperar resultados. La infraestructura estaría distribuida geográficamente y comprendería muchos centros de datos pequeños y distribuidos, cada uno ubicado en una región del país donde se sabe que la producción eólica o solar es alta.
“Con este sistema, las empresas estarían utilizando energía que se habría desechado, y todos los demás se beneficiarían porque el operador de la red no tiene que activar la energía de gas natural en las horas de la noche para compensar la demanda”, dijo Raghavan.
