El sistema energético vivo se parece a un organismo: las líneas de transmisión son vasos, la corriente es la sangre. Los datos, en cambio, son impulsos nerviosos que antes se perdían. mAIEnergy conecta estos «nervios» a un «cerebro» común. En este repositorio se reúnen imágenes satelitales, cifras de medidores eléctricos, artículos y boletines meteorológicos. Entre 25 millones de registros hay lecturas de casi medio siglo, una por cada minuto. Tal archivo contó involuntariamente los cambios climáticos: los picos de carga revelaron los momentos en que la gente encendió masivamente los aires acondicionados por primera vez. Ahora estos datos entrenan a la IA para predecir la demanda, reducir la huella de carbono y gestionar los flujos de fuentes solares, hidroeléctricas y de hidrógeno. Como resultado, las redes se vuelven más fiables: las fugas se detectan antes de la avería, y la energía verde se utiliza sin pérdidas. La apertura y la interoperabilidad (los datos se pueden encontrar y combinar libremente) permitirán a cualquier desarrollador fortalecer el sistema, como añadir un nuevo nodo nervioso. Así, los descubrimientos de Faraday se materializan en las redes inteligentes, acelerando la transición verde.