El hidrógeno verde es el combustible que la humanidad lleva décadas buscando: abundante, limpio y capaz de descarbonizar los sectores industriales que las baterías eléctricas no pueden alcanzar, como la aviación, la navegación marítima y la producción de acero. El problema siempre ha sido el mismo: producirlo cuesta demasiado. En 2026, la inteligencia artificial está atacando ese coste desde múltiples frentes, y España es uno de los países con mayor potencial para beneficiarse de esta revolución energética, con proyectos ya en marcha que la sitúan como referente europeo.
Por qué el hidrógeno verde necesita la IA para ser viable
El hidrógeno verde se produce por electrólisis del agua: una corriente eléctrica separa las moléculas de agua en hidrógeno y oxígeno. El proceso es limpio cuando la electricidad proviene de fuentes renovables. El problema es que cuesta entre 3 y 8 euros por kilogramo, frente a menos de 1,5 euros del hidrógeno producido con gas natural.
Para que el hidrógeno verde sea competitivo, hay que reducir ese coste por debajo de 2 euros por kilogramo. La inteligencia artificial contribuye a ese objetivo de tres formas: optimizando el funcionamiento de los electrolizadores en tiempo real, prediciendo el mejor momento para producir hidrógeno según los precios de la electricidad renovable, y diseñando materiales catalizadores más eficientes para el proceso de electrólisis.
Puedes consultar los últimos datos de costes y las proyecciones actualizadas directamente en el portal de hidrógeno de la Agencia Internacional de la Energía, que es la referencia mundial en este campo.
Para más contexto sobre la transición energética con inteligencia artificial, en ExplicaIA tienes un artículo sobre redes eléctricas inteligentes con IA donde encontrarás el marco completo.
Busca en YouTube: “ HIDRÓGENO VERDE: ¿CÓMO SE PRODUCE? | GUIA PARA DUMMIES”
España: Puertollano y el proyecto de hidrógeno verde más grande de Europa
España tiene uno de los mayores potenciales de producción de hidrógeno verde de Europa, gracias a su irradiación solar y a su capacidad de energía eólica. En Puertollano, Ciudad Real, Iberdrola opera desde 2021 la planta de producción de hidrógeno verde más grande de España, con 20 megavatios de capacidad electrolizadora alimentada por una planta solar fotovoltaica.
La planta usa modelos de inteligencia artificial para optimizar cuándo produce hidrógeno según la disponibilidad de energía solar y los precios del mercado eléctrico en tiempo real, almacenando el hidrógeno producido durante las horas de máxima generación solar para distribuirlo de forma continua, incluso cuando no hay sol.
España es uno de los diez países que conforman el Corredor de Hidrógeno del Mediterráneo, conocido como H2Med, un proyecto de infraestructura de transporte de hidrógeno verde desde la Península Ibérica hasta el centro de Europa.
Lo que la IA diseña a nivel molecular: catalizadores más eficientes
El electrolizador, el dispositivo que separa el agua en hidrógeno y oxígeno, necesita catalizadores que aceleren la reacción química. Los mejores catalizadores actuales contienen platino, un metal escaso y muy caro que representa una parte significativa del coste del equipo.
Google DeepMind y varios grupos de investigación universitarios están aplicando modelos de diseño de materiales con inteligencia artificial, similares a los usados en el diseño de proteínas, para encontrar combinaciones de materiales más abundantes y baratos que puedan sustituir al platino en los electrolizadores.
Los resultados preliminares son prometedores, aunque todavía en fase de laboratorio. Si se validan a escala industrial, podrían reducir significativamente el coste del equipo y acelerar la paridad de costes del hidrógeno verde.
En ExplicaIA seguimos de cerca el hidrógeno verde con inteligencia artificial, porque es uno de esos campos donde la IA tiene potencial para resolver uno de los problemas de optimización más importantes de la transición energética.