IA y sostenibilidad: 8 innovaciones clave ante el cambio climático

A medida que las tecnologías de IA avanzan, su integración en estrategias de sostenibilidad se vuelve más sofisticada y eficaz.

Salud, Ciencia y Técnología 21 de junio de 2024 TELEDIARIO.COM.AR TELEDIARIO.COM.AR
Inteligencia Artificial (IA).
Inteligencia Artificial (IA).

En un bosque remoto, drones equipados con inteligencia artificial (IA) patrullan el cielo. ¿Su misión? Identificar incendios forestales en sus primeras etapas y alertar a los bomberos antes de que las llamas se propaguen.

Este ejemplo no es ciencia ficción; en lugares como California, esta tecnología ya está ayudando a prevenir desastres ambientales y salvar vidas​. Este caso ejemplifica la alianza de inteligencia artificial y sostenibilidad a la hora de afrontar algunos de los desafíos más críticos de nuestro tiempo.

A medida que las tecnologías de IA avanzan, su integración en estrategias de sostenibilidad se vuelve más sofisticada y eficaz. Estos avances tecnológicos permiten un análisis de datos más profundo y preciso, lo que facilita la toma de decisiones informadas prácticamente en tiempo real.

A continuación, te explicamos ocho áreas clave en las que la IA puede desempeñar un papel clave a la hora de lograr un mundo más sostenible.

 1. Inteligencia artificial y sostenibilidad en agricultura de precisión
En la agricultura, la IA analiza datos de sensores, imágenes satelitales y predicciones meteorológicas para optimizar el uso de recursos. Esto permite reducir el consumo de agua, minimizar el uso de pesticidas y aumentar el rendimiento de los cultivos. Estas prácticas no solo incrementan la eficiencia, sino que también contribuyen a una agricultura más sostenible y respetuosa con el medio ambiente.

Un ejemplo: La Comisión Europea, a través de su programa Horizon 2020, financia proyectos de agricultura de precisión que utilizan IA para mejorar la gestión de los cultivos. Uno de estos proyectos, IoF2020 (Internet of Food & Farm 2020), emplea sensores y algoritmos de IA para monitorizar las condiciones del suelo y del clima. El objetivo es optimizar el riego y la fertilización para reducir el uso de recursos y aumentar la productividad.

2. Optimización de energías renovables
Los algoritmos de IA predicen la producción de energía de fuentes renovables como la eólica y la solar, facilitando su integración en la red eléctrica. Esta eficiencia reduce la dependencia de los combustibles fósiles y mejora la estabilidad de la red eléctrica. Además, la IA puede ayudar a gestionar el almacenamiento de energía, maximizando el uso de recursos renovables.

Un ejemplo: Google utiliza IA para predecir la producción de energía solar y eólica en sus centros de datos, lo que le permite ajustar su consumo eléctrico en función de la disponibilidad de energía renovable​.

3. Gestión de redes eléctricas inteligentes
La IA gestiona la distribución de electricidad a través de redes inteligentes al objeto de equilibrar la oferta y la demanda en tiempo real. Esto mejora la eficiencia energética y facilita la integración de energías renovables. Las redes inteligentes también pueden detectar y responder a fallos más rápidamente, con lo que se reducen los tiempos de inactividad y se consigue un sistema eléctrico más robusto.

Un ejemplo: La ciudad de Copenhague ha implementado un avanzado sistema de red eléctrica inteligente que utiliza IA para optimizar la distribución de electricidad. Este sistema integra datos de numerosos sensores y contadores inteligentes en toda la ciudad para monitorear y gestionar el uso de energía de manera dinámica. Al usar algoritmos de IA, la red inteligente de Copenhague puede equilibrar eficientemente la oferta y la demanda, incorporar fuentes de energía renovable como la eólica y solar, y detectar y abordar rápidamente cortes o ineficiencias.

4. Modelado del cambio climático
Los modelos climáticos potenciados por IA proporcionan predicciones más precisas sobre los impactos del cambio climático. Este enfoque es especialmente útil, ya que las predicciones climáticas son algunos de los procesos computacionales más complejos. La inteligencia artificial y la sostenibilidad vuelven a ir de la mano en el análisis de grandes cantidades de datos climáticos históricos y actuales para identificar patrones y tendencias.

Un ejemplo: IBM ha desarrollado un modelo climático basado en IA llamado “IBM Environmental Intelligence Suite”, que analiza datos climáticos globales para mejorar las predicciones del clima y ayudar a mitigar los efectos del cambio climático​.

5. Conservación de la fauna
La IA analiza datos de cámaras trampa, drones y satélites para monitorizar poblaciones de vida silvestre y detectar actividades de caza furtiva. Esta tecnología es crucial para la protección de especies en peligro de extinción y la preservación de sus hábitats. Los sistemas de IA pueden identificar automáticamente animales específicos y alertar a los conservacionistas sobre amenazas potenciales en tiempo real.

Un ejemplo: Wildlife Insights es una plataforma utilizada por organizaciones conservacionistas de todo el mundo con tecnologías basadas en IA. Por medio de aprendizaje automático, analiza millones de imágenes de cámaras trampa para identificar especies y ayudar a los conservacionistas a monitorizar la biodiversidad​.

6. IA en la construcción
Otro campo en el que inteligencia artificial y sostenibilidad van de la mano es la planificación y construcción de edificios, ya que la lA permite mejorar la eficiencia energética y reducir el desperdicio de materiales. Este tipo de tecnología permite diseñar estructuras más sostenibles y predecir problemas antes de que ocurran, lo que reduce costes y minimiza el impacto ambiental.

Un ejemplo: ACCIONA utiliza IA para optimizar la planificación y construcción de infraestructuras por medio del software Frontline, que permite acelerar plazos y reducir el uso de materias primas para mejorar la sostenibilidad de los procesos.

7. Gestión de residuos
Robots y sistemas de clasificación impulsados por IA mejoran los procesos de reciclaje al identificar y separar distintos tipos de residuos con mayor precisión. Esto aumenta las tasas de reciclaje y reduce la cantidad de residuos que van a parar a los vertederos. La IA también puede optimizar las rutas de recolección de residuos, reduciendo el consumo de combustible y las emisiones de gases de efecto invernadero.

Un ejemplo: ZenRobotics ha desarrollado un sistema de clasificación de residuos basado en IA que utiliza robots para identificar y separar materiales reciclables, lo que mejora los resultados finales y reduce la mano de obra necesaria​​.

8. Gestión del agua
Los sistemas de IA monitorizan la calidad del agua y gestionan las redes de distribución, de tal forma que se pueden detectar fugas y predecir necesidades de mantenimiento. Esto conserva el agua y garantiza su uso sostenible. Tal como se apuntaba en el primer apartado, la IA también puede optimizar el riego en la agricultura para garantizar que los cultivos reciban la cantidad exacta de agua necesaria y se mejore la eficiencia hídrica.

Un ejemplo: ACCIONA ha desarrollado el sistema de gestión inteligente del agua conocido como BIONS, que utiliza inteligencia artificial para monitorizar y optimizar en tiempo real la operativa de redes de distribución de agua. Este sistema integra datos de sensores distribuidos en toda la red para detectar fugas, predecir fallos y optimizar la distribución de agua.

El tándem de inteligencia artificial y sostenibilidad ambiental está facilitando la transición hacia una economía más sostenible y respetuosa con el planeta. Estas innovaciones no solo mejoran la eficiencia y reducen el impacto ambiental, sino que también abren nuevas oportunidades de desarrollo. Si quieres saber más sobre este tipo de tecnologías, puedes suscribirte a nuestra newsletter al final de esta página.

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