JULES – Um Ecossistema de Agentes de Inteligência Artificial para Sistemas de Energia Renovável Híbridos

O projeto JULES – Um Ecossistema de Agentes de Inteligência Artificial para Sistemas de Energia Renovável Híbridos tem como principal objetivo investigar, desenvolver e validar uma solução baseada em AI Agents – agentes inteligentes autónomos com capacidades de decisão e interação – para apoiar a gestão otimizada de parques híbridos – eólicos, solares e baterias. Esta solução visa introduzir uma nova camada de inteligência interpretável e colaborativa, onde múltiplos agentes poderão operar de forma coordenada, aprendendo continuamente com os dados históricos e em tempo real, e oferecendo recomendações ou decisões automáticas fundamentadas. Combinando algoritmos avançados com tecnologias de linguagem natural (LLMs), pretende-se ainda capacitar os utilizadores finais (gestores de ativos, operadores ou investidores) a interagirem com os sistemas de forma simples e intuitiva, reduzindo barreiras técnicas e aumentando a confiança através de mecanismos de interpretabilidade e transparência. Do ponto de vista estratégico, este projeto permitirá à Enlitia criar um novo modelo de negócio com elevado valor acrescentado, criando uma plataforma de AI Agents como serviço (AIaaS) dirigida a promotores e investidores do setor energético. Este projeto propõe um conjunto de objetivos estratégicos e operacionais claramente definidos: 1. Desenvolver e validar um sistema distribuído baseado em agentes cooperativos com capacidade de coordenação descentralizada e de tomada de decisão autónoma. O objetivo é atingir, até ao mês 20 do projeto, um nível de autonomia superior a 50% nas decisões operacionais, com base na experiência da equipa da Enlitia e na aplicação de técnicas de aprendizagem por reforço e previsão colaborativa, avançando para TRL 5. 2. Conceber uma interface conversacional interpretável, baseada em modelos de linguagem natural (LLMs) e técnicas de IA explicável (XAI), que permita aos utilizadores compreender e interagir com os agentes de decisão. Esta interface deverá estar funcional até ao mês 12, atingindo TRL 6, e irá permitir aos utilizadores questionar, em linguagem natural, a lógica subjacente às recomendações dos algoritmos. 3. Desenvolver agentes de previsão cooperativa, capazes de reduzir em até 25% os erros de previsão (RMSE/MAE) face aos modelos atualmente em utilização. Estes agentes utilizarão dados históricos meteorológicos e operacionais, promovendo previsões mais robustas e contextualizadas. Os resultados deverão estar validados até ao mês 12, atingindo TRL 5/6. 4. Implementar um sistema de decisão adaptativo com múltiplos objetivos operacionais, ajustáveis dinamicamente às necessidades dos clientes, sem reconfiguração manual. Este sistema deverá suportar, até ao final do projeto, pelo menos três estratégias distintas de operação (e.g., maximização de receita, fiabilidade do sistema, autoconsumo), contribuindo para o aumento da flexibilidade e da relevância comercial da solução. Em termos científicos e tecnológicos, o projeto visa avanços no estado da arte em áreas como sistemas multi-agente, aprendizagem por reforço, previsão colaborativa, XAI e interfaces conversacionais aplicadas ao setor energético. A operação será conduzida por uma equipa interna da Enlitia, com competências comprovadas em software, dados e inteligência artificial, assegurando a exequibilidade técnica do plano de trabalhos. Do ponto de vista económico, o projeto JULES posiciona-se como catalisador de um novo modelo de negócio baseado no conceito de AI Agents as a Service (AIaaS), permitindo à Enlitia transitar de um modelo de negócio baseado em €/MW (capacidade instalada) para um modelo mais escalável, indexado a €/MWh (valor económico da energia produzida). Esta abordagem tem o potencial de multiplicar em até 20 vezes a rentabilidade face aos modelos convencionais. A operação terá a duração de 24 meses, culminando com uma demonstração funcional em ambiente relevante (TRL 6), validando a proposta de valor do sistema junto dos seus utilizadores-alvo e preparando o seu percurso de industrialização e internacionalização. O projeto posiciona assim a Enlitia na vanguarda da digitalização inteligente da gestão de ativos renováveis, promovendo a fiabilidade, a escalabilidade e a eficiência económica da transição energética.