Energía, transporte, agricultura, industria y economía: el impacto del uso de la IA para mitigación del cambio climático es tan extenso como desafiante y recién empezamos a ver cómo funciona. En este artículo, producido por Sustentabilidad Sin Fronteras con el apoyo de Globant, exploramos las principales variables y perspectivas sobre las que hablan los expertos en la actualidad.
La IA permite a sistemas y máquinas realizar tareas que tradicionalmente requieren inteligencia humana, como aprender de datos, resolver problemas, comprender el lenguaje y tomar decisiones basadas en patrones y percepciones.
Existen dos tipos principales de IA: la IA estrecha (o débil), diseñada para tareas específicas como el reconocimiento facial y los asistentes virtuales; y la IA general, que busca replicar la inteligencia humana en su totalidad, permitiendo a las máquinas aprender y aplicar conocimientos en diversos contextos.
Las técnicas más utilizadas incluyen el aprendizaje automático, donde los sistemas mejoran su rendimiento a partir del análisis de datos; el aprendizaje profundo, que emplea redes neuronales inspiradas en el cerebro humano; el procesamiento de lenguaje natural (NLP), que facilita la comprensión y generación del lenguaje humano; y la visión artificial, que permite analizar datos visuales con alta precisión.
Inversiones en IA
Las inversiones en IA, particularmente en tecnologías generativas, han aumentado a 25.200 millones de dólares. Según un informe de McKinsey de 2023, The State of AI in 2023: Generative AI’s breakout year, más de la mitad de las organizaciones (55%) están utilizando IA actualmente, un aumento significativo respecto al 20% registrado en 2017.
La IA se aplica en sectores tan diversos como la salud, donde automatiza diagnósticos médicos, sugiere opciones de tratamiento y realiza intervenciones quirúrgicas precisas; y las finanzas, donde procesa grandes volúmenes de información, predice tendencias de mercado y optimiza operaciones en tiempo real. Además, desempeña un rol clave en la ciberseguridad, al detectar y responder proactivamente a amenazas en línea.
Sin embargo, su mayor potencial reside en la lucha contra el cambio climático. Al optimizar procesos, reducir el uso de recursos y habilitar análisis predictivos avanzados, la IA se presenta como una herramienta crucial para la mitigación en sectores estratégicos como la energía, el transporte, la agricultura, la industria y la gestión de residuos.
Un informe de 2023 de Google y Boston Consulting Group indicó que la IA tiene el potencial de ayudar a mitigar entre un 5% y 10% de las emisiones globales de GEI para 2030 y fortalecer significativamente las iniciativas relacionadas con la adaptación y resiliencia climática.
El papel de la IA en el sector energético
El sector energético es uno de los principales responsables de las emisiones globales de GEI, por lo que la transformación hacia operaciones más sostenibles es urgente. La IA juega un papel fundamental en la optimización de redes eléctricas, la integración de energías renovables, el almacenamiento eficiente de energía y la detección de emisiones fugitivas.
Las redes eléctricas inteligentes o smart grids son uno de los avances más destacados. Estas redes utilizan algoritmos de IA para analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real, equilibrando la oferta y demanda energética.
Esto permite integrar fuentes renovables como la solar y la eólica, cuya producción suele ser intermitente, y minimizar la dependencia de combustibles fósiles. Empresas como Splight optimizan la gestión de redes eléctricas mediante IA, reduciendo la intervención manual y aumentando la resiliencia del sistema.
El almacenamiento de energía también se beneficia de la IA, que identifica los mejores escenarios para utilizar baterías y otras tecnologías de almacenamiento, maximizando la generación y el consumo eficiente. Herramientas de IA consideran condiciones meteorológicas, demanda proyectada y precios del mercado eléctrico, logrando minimizar costos y reducir emisiones.
EnergetIQ utiliza IA para calcular la combinación óptima de generación, almacenamiento y consumo energético. Basándose en datos en tiempo real sobre clima, precios y necesidades del cliente, el sistema minimiza costos y reduce emisiones, demostrando cómo la IA puede fomentar la transición hacia un modelo energético sostenible.
En la detección de emisiones fugitivas, sensores avanzados y drones equipados con dispositivos IoT monitorizan operaciones extractivas y de transporte de recursos fósiles.
Estas herramientas detectan fugas de gases contaminantes como el metano, facilitando su pronta mitigación. En colaboración con la empresa UALI, grandes petroleras han implementado drones con IA para crear modelos 3D de instalaciones, optimizar procesos y cumplir con regulaciones ambientales.
Por último, la predicción de la demanda energética es esencial para planificar la producción y distribución de manera eficiente. La IA analiza patrones climáticos y de consumo, anticipando picos de demanda y permitiendo la integración efectiva de fuentes renovables. Esto minimiza la necesidad de plantas de respaldo que utilizan combustibles fósiles, contribuyendo a la reducción directa de emisiones.
IA en transporte y logística: eficiencia y sostenibilidad
El transporte es otro sector con un alto impacto ambiental debido a su dependencia de combustibles fósiles. La IA puede mejorar significativamente su eficiencia operativa mediante la optimización de rutas, el mantenimiento predictivo y la gestión de flotas, lo que permite reducir emisiones y costos.
En la optimización de rutas, los algoritmos de IA analizan datos en tiempo real sobre tráfico, clima y condiciones de las carreteras, identificando las opciones más eficientes. Grandes cadenas de distribución han reducido más de 42.000 toneladas de CO₂ gracias a estos ajustes dinámicos.
Un ejemplo destacado es Walmart, que logró reducir 94 millones de libras de emisiones de CO2 utilizando algoritmos de IA que ajusta dinámicamente las rutas de sus camiones.A nivel urbano, sistemas basados en IA mejoran la puntualidad de autobuses y reducen la congestión, maximizando el uso eficiente de los recursos existentes.
El mantenimiento predictivo permite monitorear el estado de vehículos y equipos, identificando fallas potenciales antes de que ocurran.
Plataformas utilizadas por grandes empresas de logística analizan datos de flotas y ajustan operaciones en tiempo real, ahorrando millones de litros de combustible anualmente. Empresas de automatización industrial han aplicado sensores inteligentes en trenes para prever el desgaste de componentes y mejorar la eficiencia del transporte ferroviario
UPS emplea su plataforma ORION para analizar datos de sus flotas y ajustar operaciones en tiempo real. Este sistema, además de optimizar rutas, prevé necesidades de mantenimiento, lo que ha permitido a la empresa ahorrar hasta 10 millones de galones de combustible anuales.
Por su parte, Siemens utiliza sensores inteligentes en trenes para predecir el desgaste de componentes clave, mejorando la seguridad y la eficiencia del transporte ferroviario..
En cuanto a la gestión de flotas, la IA facilita el monitoreo en tiempo real, optimizando cargas y programación. Amazon, por ejemplo, utiliza algoritmos avanzados para ajustar rutas y coordinar entregas, reduciendo costos y minimizando la cantidad de vehículos necesarios para completar operaciones.
Agricultura de precisión y optimización de recursos
La agricultura, sector clave para la seguridad alimentaria, enfrenta desafíos como la degradación de suelos, el uso excesivo de fertilizantes y la escasez de agua. La IA impulsa la agricultura de precisión, permitiendo el monitoreo dinámico de cultivos, la optimización del riego y la aplicación eficiente de insumos.
Sensores avanzados, combinados con algoritmos de IA, registran en tiempo real parámetros ambientales y del suelo. Esto permite ajustar dinámicamente el uso de fertilizantes y recursos hídricos, minimizando desperdicios y optimizando el rendimiento agrícola.
Empresas como Kilimo han demostrado cómo la IA puede contribuir significativamente a reducir el consumo de agua y fertilizantes, favoreciendo la conservación del suelo y la biodiversidad.
Además, los sistemas autónomos basados en IA han revolucionado las tareas agrícolas. Robots equipados con IA pueden realizar actividades como siembra, fertilización y cosecha con una precisión excepcional.
Esto no solo maximiza el rendimiento al intervenir en el momento óptimo, sino que también reduce la necesidad de intervención humana y, por ende, los costos operativos.
La planificación del uso de tierras es otra aplicación clave. Algoritmos de IA analizan grandes volúmenes de datos geoespaciales y climáticos para identificar patrones en el terreno, lo que permite a los agricultores tomar decisiones informadas sobre qué cultivos sembrar y cómo gestionar la tierra de manera sostenible.
Esta capacidad no solo mejora la productividad agrícola, sino que también preserva los recursos naturales, ayudando a mitigar los efectos del cambio climático.
IA en la industria y la economía circular
En la industria, la IA ha transformado los procesos productivos, mejorando la eficiencia energética, automatizando tareas y optimizando la gestión de materiales.
Los sistemas de automatización industrial permiten ajustar dinámicamente operaciones en tiempo real, reduciendo tiempos, costos y consumo de energía. Robots inteligentes realizan tareas repetitivas o peligrosas con gran precisión, aumentando la seguridad de los trabajadores y minimizando errores.
Empresas de automatización industrial han implementado estas soluciones en sectores como la fabricación automotriz y electrónica, logrando aumentos en la productividad y la reducción de desperdicios.
La eficiencia energética es otro desafío clave que la IA ayuda a resolver. Sistemas de gestión energética monitorean en tiempo real el consumo de energía en fábricas y predicen demandas futuras. Esto permite realizar ajustes inmediatos en procesos clave, reduciendo el consumo energético total y minimizando el impacto ambiental.
Schneider Electric ya lo viene implementando. Además, la IA optimiza infraestructuras como los sistemas de calefacción, ventilación y aire acondicionado (HVAC) para asegurar un uso más eficiente de los recursos.
La IA también juega un rol crucial en la gestión de materiales y en la transición hacia una economía circular. Los algoritmos avanzados identifican oportunidades de reutilización de materiales, mejorando la reciclabilidad y reduciendo la necesidad de recursos vírgenes.
Estos sistemas pueden predecir necesidades de producción y ajustar el suministro de insumos en tiempo real, reduciendo el desperdicio de recursos y mejorando la eficiencia en la cadena de suministro.
En el ámbito de la gestión de residuos, la IA permite innovaciones como la clasificación automática de materiales reciclables. La visión artificial y el aprendizaje automático facilitan la identificación y separación de materiales como plásticos, metales, vidrio y papel con alta precisión.
Empresas en la industria del reciclaje, cómo AMP Robotics, aplican IA en plantas de reciclaje, aumentando las tasas de reciclaje y reduciendo la cantidad de residuos enviados a vertederos.
Además, la IA impulsa la economía circular al analizar el ciclo de vida de los productos y detectar componentes valiosos que pueden ser reutilizados tras su vida útil convencional. Estos avances permiten la creación de nuevas cadenas de valor, donde los residuos de un proceso se convierten en recursos para otro, facilitando una producción más sostenible y eficiente.
Conclusiones
La IA se presenta como una herramienta fundamental en la mitigación al cambio climático. Sus aplicaciones abarcan sectores críticos como la energía, el transporte, la agricultura, la industria y la gestión de residuos, donde optimiza procesos, reduce el consumo de recursos y habilita soluciones innovadoras para problemas complejos.
En el sector energético, la IA facilita la integración de energías renovables y optimiza redes eléctricas, mientras que en el transporte mejora la eficiencia operativa mediante la optimización de rutas y mantenimiento predictivo.
La agricultura de precisión, impulsada por IA, reduce el uso de fertilizantes y agua, favoreciendo la conservación de recursos naturales y mejorando la productividad. En la industria, la automatización, la eficiencia energética y la economía circular son áreas clave donde la IA demuestra su potencial para reducir el impacto ambiental y mejorar la competitividad.
La implementación de la IA no sólo transforma los modelos de negocio, sino que redefine la manera en que interactuamos con los recursos naturales y los procesos productivos. Al analizar grandes volúmenes de datos, anticipar escenarios y automatizar procesos, la IA ofrece soluciones escalables y replicables que facilitan la transición hacia un modelo económico más sostenible y responsable.
Este artículo es parte del Informe ‘Inteligencia artificial y cambio climático 2024’, DESCARGALO GRATIS AHORA