La producción de hidrógeno verde está surgiendo como un componente crucial en los esfuerzos de descarbonización global. Esta revisión se centra en el papel de los enfoques computacionales y la inteligencia artificial (IA) en la optimización de las tecnologías de hidrógeno verde. Los enfoques clave para mejorar la eficiencia y escalabilidad de los electrolizadores incluyen la dinámica de fluidos computacional (CFD), el modelado termodinámico y el aprendizaje automático (ML). Como ejemplo, la CFD ha logrado más del 95% de precisión en la estimación de la distribución del flujo y las curvas de polarización, pero la optimización impulsada por IA puede reducir los gastos operativos en hasta un 24%. Los electrolizadores de membrana de intercambio de protones logran eficiencias del 65-82% a 70-90 grados C, pero los electrolizadores de óxido sólido alcanzan hasta un 90% de eficiencia a temperaturas que oscilan entre 650 y 1000 grados C. Según estudios, combinar energía renovable con la producción de hidrógeno reduce las emisiones y mejora la fiabilidad de la red, con tasas de recorte de menos del 1% para sistemas impulsados por biomasa. Esta integración de enfoques computacionales y energía renovable asegura una transición a largo plazo hacia el hidrógeno verde, al tiempo que aborda la seguridad energética y las preocupaciones ambientales.