La gestión de infraestructuras críticas, como la red eléctrica, se enfrenta a desafíos cada vez más complejos y la inteligencia artificial (IA) podría ser la clave para transformar la eficiencia y competitividad del sector. En este sentido, la IA ha emergido en los últimos años como una tecnología disruptiva con el potencial de revolucionar la forma en la que gestionamos estas infraestructuras. Sin embargo, su implementación plantea una serie de retos que deben abordarse mediante la aplicación estricta y meticulosa de principios, normas, y metodologías que garanticen la precisión y fiabilidad de los resultados.

Complejidad y Heterogeneidad de las Redes de Transporte de electricidad

El hecho de que la red eléctrica sea cada vez más compleja plantea desafíos en términos de modelado, planificación, simulación y operación del sistema. Algunos de los puntos clave que se deben de tener en cuenta a la hora implementar el uso de inteligencia artificial son los siguientes:

• La creciente interconexión de sistemas físicos y digitales en las redes eléctricas dificulta la creación de modelos precisos y comprensivos.
• La integración de fuentes de energía renovables, como la solar y la eólica, introduce una gran variabilidad en la generación de energía, lo que complica la predicción y la operación de la red.
• El acceso y la disponibilidad de todos los datos provenientes de los diferentes sistemas es compleja. Adicionalmente sus formatos y niveles de calidad son distintos, lo que dificulta su integración y análisis.

Ciberseguridad

Hay que tener en cuenta que la dependencia creciente de sistemas digitales interconectados expone a las infraestructuras críticas a un riesgo elevado de ciberataques. Además, los atacantes pueden utilizar IA para desarrollar ataques más sofisticados y difíciles de detectar. Los principales tipos de ciberataques son:

• Ataques dirigidos: Los atacantes pueden utilizar la IA para desarrollar ataques altamente personalizados y difíciles de detectar, aprovechando vulnerabilidades específicas de los sistemas.
• Envenenamiento de datos: Los atacantes pueden introducir datos falsos o manipulados en los sistemas de captura de datos, lo que puede llevar a resultados erróneos de los modelos de IA y con ello a la toma de decisiones perjudiciales.
• Ataques adversarios: Estos ataques aprovechan las vulnerabilidades inherentes a los modelos de aprendizaje automático. Los modelos de IA son entrenados con grandes cantidades de datos por lo que pueden ser engañados al introducir datos ligeramente alterados, llevando al modelo a realizar predicciones incorrectas.

Resiliencia

La resiliencia en una infraestructura crítica, como la red eléctrica, se refiere a su capacidad para resistir, recuperarse y adaptarse a perturbaciones externas, ya sean naturales o artificiales. Se trata de la habilidad de un sistema para mantener sus funciones esenciales a pesar de sufrir daños o estrés. Algunas de las perturbaciones que la inteligencia artificial debe de tener en cuenta son:

• Eventos extremos: Fenómenos naturales que pueden causar daños significativos a las infraestructuras eléctricas. Ante estas situaciones la IA debe ser capaz de adaptarse a estas condiciones.
• Cascadas de fallos: Un fallo en un componente de la red puede desencadenar una cascada de fallos en otros componentes, llevando a una interrupción generalizada del servicio. La IA debe ser capaz de identificar y mitigar estas cascadas.
• Recuperación ante desastres: La IA puede ayudar a acelerar la recuperación de la red después de un desastre, pero también puede ser afectada por el mismo.

Interpretabilidad y explicabilidad

La interpretabilidad en la inteligencia artificial se refiere a la capacidad de comprender y explicar cómo un modelo de IA llega a una determinada decisión. Esto es esencial porque los modelos de inteligencia artificial más complejos pueden ser difíciles de interpretar. En este sentido, la interpretabilidad se convierte en un elemento crucial para impulsar la implementación de la IA porque:

• Fomenta la confianza al entender cómo llega un modelo a sus resultados.
• Facilita la depuración del modelo. Es decir, si un modelo falla, la interpretabilidad nos ayuda a encontrar y corregir los errores.
• Cumple con las regulaciones vigentes de que los sistemas de IA sean transparentes y explicables, especialmente en decisiones que afectan a sistemas críticos.

En este sentido, la interpretabilidad no solo mejora la fiabilidad de los modelos de IA, sino que también facilita su desarrollo, uso responsable y cumplimiento de las normativas.

Escalabilidad

La escalabilidad es otro de los conceptos clave en el mundo de la inteligencia artificial, especialmente a la hora de hablar de su aplicación en sistemas grandes y complejos, como las infraestructuras críticas. En concreto, la escalabilidad se refiere a la capacidad de un sistema de IA para manejar un aumento en la cantidad de datos, usuarios, o complejidad de las tareas sin un deterioro significativo en su rendimiento. Se trata de una característica indispensable para cualquier inteligencia artificial ya que:

• Los sistemas de IA se entrenan con enormes conjuntos de datos, por lo que la capacidad de escalar es crucial para procesar eficientemente estos datos y extraer información valiosa.
• En aplicaciones deben procesar una gran cantidad de datos en tiempo real y la escalabilidad garantiza que el sistema pueda manejar esta carga de trabajo.
• Los sistemas de IA no son estáticos, sino que evolucionan con el tiempo. La escalabilidad permite incorporar nuevos datos, modelos y funcionalidades sin necesidad de rediseñar todo el sistema.

Por otro lado, la escalabilidad presenta un desafío en muchos casos ya que requiere de una gran potencia de computación y capacidad de almacenamiento. Además, algunos algoritmos de IA son especialmente complejos de escalar y también hay que tener en cuenta que, en sistemas distribuidos, la comunicación eficiente entre los diferentes nodos es esencial para la escalabilidad.

Beneficios y riesgos de la colaboración humano-máquina

No es ningún secreto que los sistemas de IA son un apoyo importante en la gestión de infraestructuras críticas al permitir potenciar las capacidades de los humanos mediante la automatización de tareas repetitivas y el procesamiento de grandes cantidades de datos. Como consecuencia, permite a los humanos tomar decisiones más informadas y precisas. Además, la IA está creando nuevas formas de interacción entre humanos y máquinas, como los asistentes virtuales y los chatbots.

La colaboración humano-máquina ofrece múltiples beneficios, como la mejora de los resultados, la eficiencia y la precisión. Con todo, también debemos de tomar en consideración los desafíos que presenta, como los sesgos en los datos y las implicaciones éticas. Es fundamental garantizar que la IA se utilice de manera responsable y transparente, ya que la gestión de grandes cantidades de datos personales y sensibles plantea importantes desafíos en términos de privacidad y ética.