Uno de los objetivos de la humanidad es preservar el mundo para las generaciones venideras. Las nuevas tecnologías están teniendo una contribución ambivalente en la lucha contra el cambio climático. Por un lado los centros de datos y todos los dispositivos tecnológicos son consumidores de energía en mayor o menor medida. Sin embargo, la automatización y la inteligencia artificial pueden optimizar la eficiencia energética, mejorar la gestión de recursos y reducir las emisiones de carbono, contribuyendo significativamente a mitigar el impacto del cambio climático.
El cambio climático es una de las amenazas más urgentes y extremas a las que se enfrenta la humanidad, que no el planeta. El planeta ha sufrido muchos cambios climáticos a lo largo de su existencia. El problema, es que en esos cambios la vida existente acaba casi por extinguirse. Los efectos de este cambio están siendo papables en todo el mundo, desde el aumento del nivel del mar hasta los eventos climáticos extremos. Para combatir este desafío, necesitamos soluciones innovadoras y efectivas que actúan a nivel local,pero que se extiendan a nivel global.
Casi 4000 millones de personas viven en zonas muy vulnerables al cambio climático, según la Organización Mundial de la Salud y se espera que esto provoque unas 250000 muertes adicionales entre 2030 y 2050 sólo por desnutrición, malaria, diarrea y estrés térmico.
En este contexto, la automatización, la analítica de datos y la Inteligencia Artificial pueden ser herramientas muy efectivas en la lucha contra el cambio climático. Estas tecnologías pueden ayudarnos a reducir las emisiones de gases de efecto invernadero y optimizar el uso de recursos de cara crear un futuro más sostenible.
Optimización y mejor gestión de recursos
Seguro que estamos de ver edificios de oficinas totalmente iluminados por la noche, incluso con grandes pantallas que se emplean para marketing de la empresa o para presentaciones encendidas sin que haya nadie presente.
La automatización del consumo de energía en edificios es una de las aplicaciones más directas y efectivas. Los sistemas pueden programarse para regular la iluminación, la calefacción y la refrigeración en función de la ocupación y las condiciones climáticas, lo que permite un uso más eficiente de los recursos energéticos. Por ejemplo, en un edificio de oficinas, se puede ajustar automáticamente la iluminación y la temperatura según la cantidad de personas presentes, la iluminación y la temperatura exterior, reduciendo así el consumo de energía, sobre todo, cuando las áreas no están ocupadas.
Además, estos sistemas pueden integrarse con otros sistemas de gestión de edificios inteligentes para monitorizar continuamente el uso de energía y ajustar los sistemas en tiempo real. Esta capacidad de respuesta inmediata no solo mejora la eficiencia energética, sino que también contribuye a reducir los costes operativos y las emisiones de carbono.
En el sector industrial, la analítica de datos junto con la IA puede desempeñar un papel crucial en la identificación y reparación de fugas de agua y de energía, así como en la optimización de procesos industriales. Las fábricas y plantas de producción deben ser muy eficientes en el uso de recursos, por los costes y por sostenibilidad,. Monitorizando equipos y procesos, es posible detectar rápidamente cualquier anomalía que indique una fuga de recursos. Por ejemplo, los sistemas automatizados pueden utilizar sensores y algoritmos para identificar puntos de pérdida de calor en una planta industrial y activar las alarmas correspondientes y realizar la reparación inmediata. Además, se pueden optimizar los horarios de funcionamiento de las máquinas y los procesos de producción para minimizar el consumo de energía durante las horas pico, o aprovechar el sol en instalaciones fotovoltaicas, contribuyendo así a una operación más sostenible y económica.
El sector del transporte es otro ámbito en el que la automatización de la planificación de rutas y la gestión de flotas permite reducir el consumo de combustible y las emisiones de gases de efecto invernadero. Mediante el uso de algoritmos avanzados, se puede analizar datos en tiempo real sobre el tráfico, las condiciones meteorológicas, información de la carga y su estado, para determinar las rutas más eficientes para los vehículos. También se puede optimizar la gestión del mantenimiento de las flotas, programando revisiones y reparaciones preventivas basadas en la información recopilada de los sensores instalados en los camiones y remolques y su historial de uso. Esto no solo prolonga la vida útil de los vehículos, sino que también asegura que operen de manera más eficiente, reduciendo su impacto ambiental.
Mejoras en la generación de energía limpia
Una de las aplicaciones de la IA es la optimización de la gestión de las fuentes de energía renovable como la eólica y la solar. La IA puede analizar datos meteorológicos históricos y en tiempo real para predecir la producción de energía y optimizar la ubicación y el diseño de parques eólicos y solares, maximizando la captación de energía renovable. Otros de los aspectos importantes es adecuar la demanda de energía a la producción de energías mas sostenibles. La IA puede gestionar de manera eficiente la integración de las fuentes de energía en la red eléctrica, ajustando la producción hacia energías menos contaminantes, activando estaciones de bombeo para un uso mas eficiente del agua y almacenar energía, en función de la demanda y las condiciones climáticas. Esto no solo aumenta la eficiencia de las fuentes de energía renovable, sino que también ayuda a estabilizar la red eléctrica y reducir la dependencia de fuentes de energía no renovable.
Evitar la degradación del medio ambiente
Las zonas verdes del planeta, como los bosques y los parques, desempeñan un papel crucial en la lucha contra el cambio climático. Por una parte los árboles y las plantas absorben dióxido de carbono (CO2), uno de los principales gases de efecto invernadero, a través de la fotosíntesis, reducen la contaminación del aire, mitigan las islas de calor, son una protección contra inundaciones y la degradación de suelos, y producen un incremento de la biodiversidad. Por lo tanto, aumentar nuestras zonas verdes es una estrategia clave para combatir el cambio climático.
Mediante el uso de tecnologías de monitorización y análisis de datos, la IA puede ayudar a detectar y prevenir la deforestación, vertidos contaminantes y otros problemas ambientales. Los sistemas de IA pueden analizar imágenes de satélite o captadas por drones para identificar áreas de deforestación ilegal en tiempo real, permitiendo tomar medidas inmediatas para detener estas actividades destructivas. También la IA puede utilizarse para una gestión sostenible de recursos en la agricultura. Los algoritmos de IA pueden analizar datos sobre el clima, el suelo, el color de los cultivos para optimizar el uso de agua, fertilizantes y otros productos fitosanitarios, reduciendo el impacto ambiental y mejorando la productividad de los cultivos.
Ademas, mediante el analisis de la información recogida por satelite y drones, se pueden identificar cultivos sonlosmas indicados para reforestar determinadas areas. Así se puede planficar la dispersión de semillas mediante drones a una velocidad 100 veces más rápida que si se hiciera manualmente.
Otras acciones que ayudan a combatir el cambio climático es hacer más eficiente la gestión de los residuos. Los residuos son grandes productores de metano y responsables del 16% de las emisiones mundiales de gases de efecto invernadero (GEI), según la Agencia de Protección del Medio Ambiente de Estados Unidos. Ya existen sistemas de IA que analizan las instalaciones de tratamiento y reciclaje de residuos para ayudar a recuperar y reciclar más material de desecho. Se identifican un conjunto de características en los residuos y se reducen las toneladas de residuos que se envía a los vertederos o incineradoras.
Otro área de aplicación es la reducción de la contaminación de los océanos.
La IA está ayudando a luchar contra el cambio climático en sistemas como los que identifican la contaminación por plásticos en el océano. Mediante sistemas de IA se detectan objetos flotantes o en suspensión mediante el análisis de imágenes y permite crear mapas detallados de basura oceánica. Esta información permite definir campañas de recogida y retirada de estos residuos.
Autor: Marcos Navarro Alcaraz (Info)
Experto en Automatización de procesos
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