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dc.contributor.authorKrasnokutska, Nataliiaes-ES
dc.contributor.authorKoptieva, Hannaes-ES
dc.contributor.authorKruhlova, Olenaes-ES
dc.date.accessioned2026-03-12T14:29:22Z
dc.date.available2026-03-12T14:29:22Z
dc.date.issued2025-12-18es_ES
dc.identifier.issn3064-9579es_ES
dc.identifier.uri10.1109/KhPIWeek61436.2025.11288587es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11531/109105
dc.descriptionArtículos en revistases_ES
dc.description.abstractEste estudio analiza la creciente tensión entre la demanda eléctrica generada por la inteligencia artificial (IA) y la oferta de energía renovable. Los autores proponen un marco de “desajuste de doble eje” que compara la participación de la electricidad renovable en la generación global con la proporción de esa energía consumida por sistemas de IA. Utilizando datos de la IEA, IRENA y Statista, se modelan las tendencias de demanda eléctrica de la IA y generación renovable entre 2022 y 2030 bajo distintos escenarios energéticos. Los resultados muestran que la demanda eléctrica asociada a la IA crece casi al doble de velocidad que la generación renovable y podría consumir hasta el 9 % de la electricidad renovable mundial en 2030. El estudio también analiza el apagón ibérico de 2025 como ejemplo de vulnerabilidad del sistema eléctrico y propone un marco estratégico para alinear el desarrollo de la IA con la resiliencia energética.es-ES
dc.description.abstractThis study addresses the growing tension between artificial intelligence (AI) electricity demand and renewable energy supply. The authors introduce a dual-axis mismatch framework that compares the share of renewable electricity in global generation with the share of that renewable output consumed by AI. Using quantitative modeling based on global data from IEA, IRENA, and Statista, the study projects electricity demand from AI and renewable generation trends between 2022 and 2030 under different policy scenarios. Results show that AI electricity demand is increasing nearly twice as fast as renewable electricity generation and may consume up to 9% of global renewable electricity by 2030. The analysis also incorporates the 2025 Iberian blackout as a case illustrating grid vulnerability under high renewable penetration and inflexible digital loads. Finally, the study proposes an AI–energy alignment framework to guide technical, operational, and policy responses.en-GB
dc.format.mimetypeapplication/pdfes_ES
dc.language.isoen-GBes_ES
dc.rightsCreative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada Españaes_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/es_ES
dc.sourceRevista: 2025 IEEE 6th KhPI Week on Advanced Technology (KhPIWeek), Periodo: 1, Volumen: ., Número: ., Página inicial: 1, Página final: 5es_ES
dc.titleManaging the Energy Demands of AI in Fragile Renewable-Based Power Systemses_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articlees_ES
dc.description.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersiones_ES
dc.rights.holderes_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.keywordsSostenibilidad, Demanda energética de la IA, Transición energética, Sistemas eléctricos renovables, Centros de datos, Resiliencia energéticaes-ES
dc.keywordsSustainability, AI energy demand, Energy transition, Renewable power systems, Data centers, Energy resilienceen-GB


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