E.ON utiliza la computación cuántica para ayudar a abordar la complejidad

El trabajo de E.ON es mantener las luces encendidas. Como una de las mayores empresas energéticas de Europa, opera una red energética de 1,6 millones de kilómetros para suministrar electricidad y gas a 47 millones de clientes en 17 países europeos. E.ON suministra energía a hogares, hospitales, fábricas, transporte público y otras infraestructuras críticas esenciales para la vida del siglo XXI. Y ese trabajo no deja de volverse más complicado.

A medida que E.ON apoya la transición de Europa hacia las energías renovables, las demandas de la red se vuelven cada vez más complejas. Las antiguas formas de distribuir la energía eran predecibles. Dada una gran central eléctrica y un suministro constante de combustible, no era demasiado difícil saber cuánto costaría generar un megavatio de electricidad mañana o dentro de un año. Cuando la demanda cambiaba durante una ola de calor o una ola de frío, era relativamente sencillo aumentar y bajar la producción.

Ahora la energía proviene de fuentes más pequeñas y dinámicas, incluyendo la solar y la eólica. Al mismo tiempo, los vehículos eléctricos y los sistemas inteligentes en los hogares están cambiando drásticamente los patrones de consumo, y cada vez hay más sectores electrificados, como la movilidad y la calefacción. E.ON, responsable de proporcionar energía 24x7 durante todo el año, tiene que prepararse con suficiente antelación para tener en cuenta los complejos cambios dinámicos tanto en la oferta como en la demanda. La empresa está explorando la computación cuántica, una herramienta para conquistar la complejidad, como solución a este problema.

“Nos estamos convirtiendo en una empresa digital”, dijo el Dr. Giorgio Cortiana, director de datos e IA, inteligencia energética de E.ON. “La tecnología de datos será esencial para ayudarnos a dominar la complejidad de estos sistemas”.

Una gran parte de este esfuerzo se reduce a un problema de precios.

“Necesitamos adquirir energía antes de que los clientes la pidan”, dijo el Dr. Piergiacomo Sabino, experto en riesgos cuantitativos de E.ON Energy Markets.

Los contratos de E.ON exigen que la empresa suministre energía a los clientes a un precio fijo, aunque las tasas de consumo y los costes de entrega suban y bajen. A menudo habrá cierta discrepancia entre la cantidad de energía comprada de antemano y la demanda real. Así, los diferentes actores del mercado se aseguran mutuamente contra esos riesgos, comprando y vendiendo derivados energéticos y manteniendo las luces encendidas.

En el parqué de E.ON, expertos como el Dr. Sabino trabajan para fijar el precio de esos derivados de forma eficiente. Utilizan simulaciones de Montecarlo para esta tarea, una forma de predecir los resultados de eventos inciertos con la tecnología informática actual. Estos métodos tienen en cuenta la volatilidad derivada del clima, los patrones de uso y otros factores. Pero incluso los superordenadores más grandes del mundo tienen dificultades con este tipo de problemas.

“Esto requiere que seamos inteligentes y que tengamos visión de futuro, con años de antelación”, dijo el Dr. Cortiana. “El cambio climático y los fenómenos del cisne negro deben ser parte de nuestro modelo. El objetivo final es proporcionar asequibilidad energética a nuestros clientes”.

Durante una reciente crisis energética que provocó drásticos aumentos de los precios en toda Europa, E.ON pudo proteger a los clientes y mantener bajo control los aumentos de precios gracias a esta planificación. Si E.ON no hubiera gestionado esta crisis correctamente, los clientes podrían haberse quedado en la oscuridad.

Cuanto más complejo sea un problema, en concreto, cuantas más variables interaccionen, más difícil será de manejar para un ordenador que trabaja con 1 y 0 binarios. Los riesgos meteorológicos, los cambios en el suministro y los patrones de consumo dinámicos son variables que interactúan. Por lo tanto, incluso los mejores enfoques clásicos en las mejores máquinas de supercomputación se topan con límites infranqueables.

Por eso E.ON está explorando la computación cuántica con IBM.

Los ordenadores cuánticos ofrecen un enfoque completamente nuevo para resolver problemas complejos. Ciertos problemas que podrían tardar milenios en resolverse en los superordenadores clásicos podrían tener soluciones mucho más sencillas utilizando algoritmos de computación cuántica.

“La razón por la que decidimos asociarnos con IBM Quantum fue que queríamos estar en contacto con los expertos en el campo”, dijo el Dr. Cortiana. “No solo obtuvimos acceso a este hardware, sino también a expertos y pudimos mejorar las habilidades de nuestro equipo”.

Hoy en día, las computadoras cuánticas siguen siendo un trabajo en progreso. Sin embargo, ese progreso avanza rápidamente. En 2023, IBM demostró que su hardware y software cuánticos juntos podían realizar cálculos fiables a una escala más allá de los métodos clásicos de “fuerza bruta” para ejecutar algoritmos cuánticos. Este avance significa que hemos entrado en la era de la “utilidad cuántica”, en la que los ordenadores cuánticos son las mejores herramientas para obtener respuestas exactas de los circuitos cuánticos.

El siguiente paso es encontrar las “ventajas cuánticas”, que son casos en los que los ordenadores cuánticos son mejores que cualquier método clásico. Para una organización como E.ON, encontrar una ventaja cuántica podría generar nuevas eficiencias y ventajas competitivas y, en última instancia, mejores precios de la energía para sus clientes.

Trabajando juntos, los equipos de E.ON e IBM Quantum desarrollaron una vía hacia una ventaja cuántica en la fijación de precios de la energía. El Dr. Sabino, desde el punto de vista empresarial, impulsó los requisitos del proyecto. El objetivo no era solo un proyecto experimental, sino uno que pudiera eventualmente generar una ventaja comercial práctica en un futuro ordenador cuántico con corrección de errores. IBM prevé presentar un ordenador cuántico con corrección de errores en 2029.

Trabajando juntos, IBM y E.ON desarrollaron un algoritmo para gestionar el riesgo meteorológico que podría superar a los métodos clásicos utilizando un ordenador cuántico suficientemente avanzado.

Cada ejecución de este algoritmo plantea la pregunta: “Si ofrecemos energía a un precio determinado, ¿cuánto nos costará eso, dadas unas condiciones meteorológicas concretas a lo largo de la vigencia del contrato?”

Ejecute este algoritmo muchas veces y obtendrá información que puede utilizar para tomar decisiones de cobertura.

Tras demostrar que este algoritmo podía funcionar en principio, el equipo se preparó para ejecutarlo en hardware real de IBM Quantum. La versión original del algoritmo incluía circuitos (ejecuciones cuánticas individuales) que eran demasiado largos para ejecutarse en los ordenadores cuánticos disponibles en 2023.

Por lo tanto, el equipo aprovechó una capacidad avanzada de IBM Qiskit conocida como circuitos dinámicos para dividir el problema en partes que incluso un ordenador cuántico IBM de 27 qubits de la generación anterior era capaz de manejar.

El uso de Qiskit para este proyecto fue “obvio”, dijo el Dr. Corey O'Meara, científico jefe cuántico de E.ON. “Qiskit es el SDK número uno del mundo para codificar software cuántico. Es fantástico y está mejorando cada vez más”.

Hoy, IBM pone a disposición de sus usuarios ordenadores cuánticos de 127 qubits y más. Estos ordenadores cuánticos pueden ejecutar circuitos mucho más largos de lo que era posible en máquinas anteriores. Combinados con la potencia de Qiskit, estos ordenadores que mejoran rápidamente han dado lugar a la era de los servicios. La ventaja cuántica está en el horizonte.

“Creo que trabajar a escala industrial es el siguiente paso que debe dar todo el campo de la computación cuántica”, dijo el Dr. O'Meara. “La gente ha estado haciendo modelos de juguete y pruebas de concepto a pequeña escala con un par de qubits. Eso va a cambiar”.

El objetivo cuántico de E.ON para los próximos tres años, dijo el Dr. O'Meara, es el trabajo a escala de servicios, buscando servicios para su negocio.

El campo de la computación cuántica es complejo, dijo el Dr. Cortiana. Las organizaciones que buscan dedicarse a la computación cuántica deberían asociarse con personas que piensan de forma similar (universidades, investigación y proveedores como IBM) e intentar encontrar sinergias, porque existen problemas fundamentales que serán comunes en todos los sectores.

“Imagínese dentro de unos años y piense en situaciones en las que las capacidades computacionales serán insuficientes”, dijo la Dra. Cortiana. “Pregunte: ¿en qué puede ayudar la física cuántica? Encuentre una fruta al alcance de la mano que pueda llevarle a los servicios empresariales sin esperar a una máquina tolerante a fallos”.

Ahora es el momento de aprovechar esa oportunidad tan fácil de alcanzar y desarrollar un gran número de talentos.

“Una vez que las ventajas cuánticas estén aquí, todos querrán beneficiarse”, dijo el Dr. Cortiana. “Es mejor tener las habilidades ya. De lo contrario, será difícil ponerse al día”.

E.ON es una de las mayores empresas energéticas de Europa en las áreas de negocio de red de distribución de energía, soluciones de infraestructura energética y ventas de energía. Con su red de distribución de energía de 1,6 millones de kilómetros y alrededor de 47 millones de clientes, E.ON desempeña un papel líder en la configuración de un mundo energético verde, digital y descentralizado. Depende de E.ON hacer que la nueva energía funcione.