18 Inteligencia Artificial mitigando la huella de carbono
18.1 Introducción
El clima y los factores que influyen en el mismo, son un tema que debería tratarse con mucho cuidado, desde hace muchos años, el ser humano ha realizado actividades que han tenido como consecuencia provocar problemas para el medio ambiente, la mayoría de personas ha escuchado o visto información que inculca utilizar hábitos que sean más amigables con el medio ambiente, Muchos y la mayoría de los procesos industriales que se manejan hoy en día dejan un gran impacto negativo en el medio ambiente, por lo cual tomar las decisiones correctas ahora puede resultar en un mejor pronóstico para la vida en el futuro.
18.2 Artículo
La huella de carbono representa el volumen total de gases de efecto invernadero que producen las actividades económicas y cotidianas del ser humano, las personas y las entidades realizan actividades que representan un aumento de esté, por ejemplo, durante la fabricación, el transporte o el consumo energético. (¿Qué es la huella de carbono y por qué es vital reducirla para frenar el cambio climático?, 2021b) Por lo cual es de suma importancia considerar apoyarse de las nuevas tecnologías para ayudar a mitigar esto de una manera más veloz y eficiente.
En la actualidad, una de las tecnologías más revolucionarias es la inteligencia artificial (IA), aunque ésta aún se encuentra en etapas de desarrollo, la humanidad ya se encuentra aplicando estas características a diferentes áreas y sectores de la sociedad.
¿Habrá alguna manera de utilizarla para reducir la huella de carbono?
En efecto, esta tecnología puede ser capaz de proporcionar alternativas que impacten positivamente a la reducción de la contaminación al medio ambiente, optimizando el uso de la energía en edificios y fábricas, inclusive de comunidades enteras, reduciendo al mínimo la cantidad de energía eléctrica que es gastada sin propósito o sin dar algún aporte real, también puede ser utilizada para optimizar la eficiencia del transporte, planificando las mejores rutas para todo tipo de viajes y adaptarlas a las condiciones del entorno, estas implementaciones colateralmente estarían reduciendo el impacto negativo hacia el medio ambiente.
Las energías renovables como la Eólica y la fotovoltaica serán muchos más eficientes al integrarse con la IA y el machine learning contando con herramientas para el control de demanda y producción de energía, además se podrá predecir la baja de producción tanto en energía solar como eólica que dependen del clima para su producción, esto para ayudar a estabilizar la cantidad de energía disponible . Martin, E. (2022, 22 junio).
Figura 18.1: El consumo energético de la inteligencia artificial es elevado, Composición por CriptoNoticias. Quardia Inc./ stock.adobe.com
Un ejemplo de ello es el proyecto DeepMind de Google que en el año 2019 informó que gracias a una red de neuronas artificiales entrenada en previsiones meteorológicas lograron prever con 36 horas de anticipación el consumo energético de su planta de energía eólica logrando así optimizar sus compromisos de abastecimiento y suministró a una cantidad precisa de electricidad a una hora definida, obteniendo así, que toda la energía fuese aprovechada de manera muy eficiente. (2020)
Esta tecnología puede ser capaz de manejar gran cantidad de variables de manera minuciosa y al mismo tiempo otorgar resultados para tomar decisiones, inclusive podría proponer acciones y así permitir a las empresas y gobiernos tomar las medidas necesarias.
18.3 Conclusiones
El uso de esta tecnología puede ayudar a mejorar y monitorear el consumo de energía renovable utilizando datos históricos de consumo y factores como el clima y el tráfico para predecir la demanda futura además de poder analizar una gran cantidad de datos sobre emisiones de impacto climático en menos tiempo, ya son muchas compañías las que comienzan con la implementación de esta tecnología y comienzan a ver resultados positivos tanto para sus intereses como a la reducción de la huella de carbono.
18.4 Referencias
[1] ¿Qué es la huella de carbono y por qué es vital reducirla para frenar el cambio climático? (2021b, abril 22). Iberdrola. https://rb.gy/7ci1 [Último acceso: 20 de marzo de 2023].
[2] Endesa. (2022, 16 noviembre). ¿Cómo funcionan los paneles solares? https://rb.gy/gotx [Último acceso: 20 de marzo de 2023].
[3] Martin, E. (2022b, junio 22). LA RELACIÓN ENTRE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y LAS ENERGÍAS RENOVABLES. Nara Solar. https://rb.gy/xioh [Último acceso: 20 de marzo de 2023].
[4] A. (2020, 20 febrero). La inteligencia artificial puede mitigar el carácter imprevisible de las energías renovables. The Agility Effect. https://rb.gy/wmry [Último acceso: 20 de marzo de 2023].