Cuando compras a través de enlaces de afiliados en nuestra web, es posible que obtengamos una comisión sin coste adicional para ti. Aprende 
Abordar el cambio climático es un reto urgente que reúne a expertos de diversos campos para aplicar soluciones que mitiguen el peor de los impactos.
La rápida adopción de la inteligencia artificial (IA) contribuirá potencialmente a las emisiones de gases de efecto invernadero debido al suministro eléctrico necesario para alimentar la capacidad masiva de los centros de datos. Pero la IA también está haciendo posibles soluciones que antes eran teóricas.
Según una encuesta realizada por Boston Consulting Group (BCG), el 87% de los líderes mundiales de los sectores público y privado en materia de clima e IA consideran que la analítica avanzada y la IA son herramientas útiles en la lucha contra el cambio climático. Además, el 67% de los del sector privado afirmaron que los gobiernos deberían hacer más para apoyar el uso de la IA en la lucha contra el cambio climático.
?Cómo pueden ayudar los algoritmos y modelos de IA a reducir las emisiones de carbono?
Seguimiento y predicción de las tendencias meteorológicas
Los modelos de IA entrenados a partir de datos meteorológicos, como imágenes de satélite, modelos climáticos y patrones meteorológicos históricos, pueden predecir condiciones extremas y el impacto a largo plazo del cambio de las condiciones climáticas en diferentes regiones con una precisión cada vez mayor.
A continuación, pueden proporcionar herramientas de toma de decisiones para identificar una preparación y respuesta eficaces. Estos modelos también pueden ayudar a identificar factores de riesgo y desarrollar formas de mitigarlos.
Las predicciones precisas pueden ayudar a proporcionar alertas tempranas de huracanes, sequías o inundaciones, permitiendo a los gobiernos y a las comunidades reducir su impacto de forma proactiva.
Por ejemplo, el proyecto FloodNet, una colaboración entre la ciudad de Nueva York, la Escuela de Ingeniería Tandon de la Universidad de Nueva York (NYU), la Universidad de la Ciudad de Nueva York (CUNY) y socios comunitarios, ha desplegado sensores de código abierto en zonas propensas a inundaciones en toda la ciudad de Nueva York.
El proyecto utiliza algoritmos de aprendizaje profundo para analizar los datos de los sensores y las imágenes por satélite de los ríos con el fin de predecir las inundaciones en tiempo real.
Impacto en algunos países
En el áfrica subsahariana, donde se espera que el cambio climático amplifique la sequía y otras condiciones extremas, las agencias de la ONU están colaborando en el proyecto IKI, impulsado por IA y centrado en Burundi, Chad y Sudán, que realiza proyecciones basadas en cambios medioambientales pasados en torno a puntos críticos de desplazamiento para ayudar a las comunidades a adaptarse al cambio climático y preparar la ayuda humanitaria.
En Kenia, la aplicación para teléfonos móviles MyAnga ayuda a los pastores kenianos a gestionar su ganado y prepararse para la sequía basándose en datos de estaciones meteorológicas y satélites mundiales.
Los responsables políticos pueden utilizar modelos de IA para identificar y aplicar las estrategias más eficaces para reducir las emisiones, aumentar la resiliencia de los sistemas locales y ayudar a los ciudadanos a adaptarse a las condiciones cambiantes. También pueden utilizar la IA para hacer un seguimiento de la eficacia de esas políticas en su aplicación.
Gestión de redes inteligentes
Los sistemas conectados a la nube e impulsados por IA pueden mejorar las redes inteligentes para gestionar la demanda de electricidad y la generación necesaria para satisfacerla, reduciendo el exceso de emisiones.
El aprendizaje automático, el análisis de datos y los dispositivos de Internet de las Cosas (IoT) permiten a las redes inteligentes gestionar la compleja generación, transmisión y distribución de energía.
Los modelos de IA pueden ayudar a las redes inteligentes a gestionar la generación intermitente y variable de energía renovable utilizando sensores, software y redes de comunicación para predecir las cargas de energía. También puede optimizar el uso de sistemas de almacenamiento en baterías para almacenar y liberar el exceso de energía según sea necesario.
Aumentar la cuota de energía eólica, solar e hidroeléctrica en la red reduce la demanda de generación con combustibles fósiles para reducir las emisiones de carbono.
La infraestructura de medición avanzada, la regulación de la tensión y la frecuencia, la detección y el aislamiento de averías, combinados con el análisis de datos de IA, pueden aumentar la eficiencia energética reduciendo las pérdidas de energía durante la transmisión y la necesidad de centrales de pico contaminantes que funcionen durante periodos de alta demanda.
El uso de IA y contadores inteligentes en hogares y oficinas puede mejorar la gestión de la demanda mediante la supervisión del consumo de energía y el análisis de grandes volúmenes de datos de los sistemas de calefacción, ventilación y aire acondicionado (HVAC) para ayudar en la planificación y programación. Los algoritmos de IA pueden optimizar el uso y el suministro de energía en los edificios, aumentando la eficiencia energética.
El modelado arquitectónico también puede ayudar a dise?ar estructuras, distribuciones y materiales más eficientes desde el punto de vista energético.
La Comisión Federal Reguladora de la Energía de EE.UU. (FERC) descubrió que la respuesta a la demanda puede tener un impacto significativo en el consumo (PDF), con una reducción de la carga máxima de hasta 150 gigavatios (GW). El Electric Power Research Institute (EPRI) ha calculado que estas redes inteligentes podrían reducir los picos estivales de demanda de energía en 175 GW para 2030.
Por ejemplo, Equans, que proporciona a las empresas servicios técnicos y energéticos, utiliza modelos predictivos de IA para identificar ineficiencias energéticas y fuentes de emisiones en complejos conjuntos de datos con el fin de optimizar los procesos industriales y el rendimiento energético.
Mantenimiento predictivo
El mantenimiento predictivo utiliza datos en tiempo real para identificar el mejor momento para llevar a cabo el mantenimiento de los equipos y avisar de los fallos antes de que se produzcan para evitar tiempos de inactividad inesperados.
La IA utiliza algoritmos de aprendizaje automático para analizar los datos históricos de los sensores y crear modelos para reconocer las operaciones normales y, a continuación, identificar condiciones anormales a partir de datos en tiempo real para enviar alertas de riesgos o fallos inminentes.
Al identificar los problemas potenciales de los equipos antes de que se produzcan, las organizaciones pueden reducir el tiempo de inactividad, optimizar sus programas de mantenimiento y mejorar su eficiencia energética.
En la industria manufacturera, esto puede minimizar las averías de los equipos, evitando la liberación de contaminantes, mientras que en la industria del petróleo y el gas, la predicción de las tasas de fracaso para llevar a cabo el mantenimiento cuando sea necesario en lugar de sustituir los activos a intervalos fijos puede reducir la quema excesiva.
Se calcula que la quema excesiva, que quema intencionada de gas natural para evitar da?ar la infraestructura durante el mantenimiento y las interrupciones, contribuye entre un 5% y un 10% a las emisiones anuales de gases de efecto invernadero en todo el mundo.
La IA también puede detectar fugas de metano en las infraestructuras de gas natural, de modo que puedan repararse para limitar su emisión a la atmósfera.
Algunos ejemplos reales
Por ejemplo, el software SparkPredict del proveedor estadounidense de soluciones de IA SparkCognition agrega datos históricos y crea modelos que aprenden con el tiempo a medida que procesan más datos.
Un importante productor de petróleo y gas desplegó SparkPredict en tierra firme en su centro de control remoto para proporcionar alertas, diagnósticos en 10 minutos y una mayor visibilidad operativa.
Una alerta en particular identificó un sensor de temperatura que proporcionaba valores defectuosos, lo que pudo abordarse rápidamente para evitar un mantenimiento que habría llevado hasta dos días.
En el sector de las energías renovables, el análisis predictivo impulsado por IA puede limitar los fallos de los equipos y optimizar la producción de energía, reduciendo la necesidad de generar combustibles fósiles para satisfacer la demanda.
Gestión de residuos y reciclaje
Los sistemas basados en IA pueden optimizar la gestión de residuos y el reciclaje analizando datos históricos y en tiempo real sobre la producción, recogida y eliminación de residuos.
Los modelos pueden predecir las condiciones del tráfico y el nivel de llenado de los contenedores. Esto puede ayudar a empresas y municipios a optimizar sus sistemas de gestión de residuos para reducir los residuos, aumentar las tasas de reciclaje, ahorrar costes y reducir las emisiones de carbono de los vehículos de recogida.
Los algoritmos de aprendizaje automático pueden analizar los datos para identificar oportunidades de reciclaje y compostaje, reduciendo los residuos de los vertederos al mejorar la separación de los materiales reciclables.
En las instalaciones de reciclaje, la robótica avanzada y los sistemas de visión artificial pueden clasificar los materiales con más eficacia que la mano de obra, aumentando el volumen y la calidad de los materiales reciclables. De este modo se reducen las emisiones derivadas de la gestión de residuos en vertederos y se aumenta la capacidad de reciclado para limitar la necesidad de nuevas producciones intensivas en carbono.
Por ejemplo, Waste Robotics, con sede en Canadá, integra visión por ordenador, algoritmos de aprendizaje profundo y tecnologías robóticas en los procesos de manipulación de residuos. Su tecnología de cámara hiperespectral permite un análisis e identificación detallados de los materiales para una clasificación y separación precisas. Al mismo tiempo, su modelo multisensor puede reconocer con precisión la composición y las características de los materiales para maximizar la recuperación de recursos.
Aumento de la eficiencia del transporte
Los sistemas de IA pueden optimizar la gestión del tráfico y las rutas de transporte público para aumentar la eficiencia del combustible y reducir las emisiones de carbono.
Los sistemas de gestión del tráfico basados en IA pueden analizar datos en tiempo real procedentes de sensores, dispositivos GPS, cámaras y otras fuentes para reducir los atascos y el consumo de combustible de los vehículos parados. Los modelos de IA pueden analizar la demanda de pasajeros para optimizar las rutas, los horarios y la asignación de capacidad de autobuses, trenes y tranvías, aumentando la eficiencia del combustible.
La IA también puede optimizar la planificación de rutas para la cadena de suministro y las operaciones logísticas, lo que se traduce en una asignación de recursos más eficiente y entregas más rápidas.
El Proyecto Luz Verde de Google pretende ayudar a mejorar el transporte permitiendo a los ingenieros de tráfico de las ciudades utilizar la IA para ayudar a optimizar los semáforos en las intersecciones mediante actualizaciones rentables de la infraestructura para reducir el número de paradas que hacen los coches en los semáforos en rojo. Los primeros datos del proyecto indican que se pueden reducir las paradas hasta en un 30% y las emisiones en los cruces hasta en un 10%.
Control de la calidad del aire
La contaminación atmosférica en ciudades de todo el mundo contribuye a graves problemas de salud, como enfermedades cardiorrespiratorias, complicaciones prenatales y cánceres, aumentando las tasas de hospitalización.
El seguimiento de la calidad del aire asistido por IA puede mejorar la gestión de las ciudades inteligentes con sistemas predictivos que ayuden a las autoridades a anticipar los aumentos de la contaminación atmosférica y a tomar decisiones para reducir las emisiones de carbono y mejorar la salud pública.
Interpretar y proyectar la contaminación atmosférica requiere complejos modelos numéricos que simulen el clima y la química. Los sistemas de IA pueden manejar esto fácilmente y analizar los datos generados por los sensores y las mediciones de las estaciones de vigilancia para proporcionar información detallada.
El Sistema Mundial de Vigilancia del Medio Ambiente Atmosférico (GEMS/Air), cofundado por el Programa de las Naciones Unidas para el Medio Ambiente (PNUMA) e IQAir, es la mayor red mundial de información sobre la calidad del aire.
IQAir agrega datos de más de 25.000 estaciones de vigilancia en más de 140 países y utiliza la IA para proporcionar información sobre el impacto de la calidad del aire en tiempo real con el fin de fundamentar las medidas de protección de la salud.
Los sistemas de IA pueden automatizar el análisis de imágenes por satélite de centrales eléctricas para generar actualizaciones periódicas sobre las emisiones de carbono.
También pueden medir la infraestructura local y el uso de la electricidad para medir el impacto de una central eléctrica, incluidas las de gas, cuyas emisiones son menos visibles que las de carbón. Por ejemplo, el grupo de reflexión sin ánimo de lucro Carbon Tracker utiliza imágenes por satélite, sensores y tecnología de IA para controlar las emisiones de las centrales de carbón y gas, rastrear dónde se origina la contaminación atmosférica y poner esta información a disposición del público.
Lo esencial
Hay muchas formas en que la IA puede ayudar a mitigar los peores efectos del cambio climático, desde proyectar tendencias y proporcionar sistemas de alerta hasta optimizar la generación de energía, los sistemas de transporte y la gestión de residuos para reducir las emisiones de carbono.
La rápida adopción de modelos generativos de IA ayudará a aumentar el despliegue de estos sistemas impulsados por IA por parte de empresas y gobiernos de todo el mundo.
Esto proporcionará más análisis de datos y conocimientos que los sistemas de datos tradicionales, lo que convertirá a la IA en una valiosa herramienta para cumplir los objetivos de reducción de emisiones.
