Cinco formas en que la IA puede ayudar al medio ambiente pese a su alto consumo energético
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LA NACION
La inteligencia artificial ha generado preocupación por su enorme consumo de agua y energía. Sin embargo, los científicos también experimentan con formas en que esa tecnología puede ayudar a personas y empresas a usar la energía de manera más eficiente y contaminar menos.
El año pasado, los centros de datos necesarios para alimentar la IA representaron alrededor del 1,5% del consumo mundial de electricidad, y se prevé que el gasto de energía de esas instalaciones aumente más del doble para 2030, según la Agencia Internacional de Energía. Ese incremento podría hacer que se quemen más combustibles fósiles como el carbón y el gas, que liberan gases de efecto invernadero que contribuyen al aumento de las temperaturas y del nivel del mar y al clima extremo.
Pero cuando la potencia de cálculo de la IA se utiliza para analizar el uso de energía y la contaminación, también puede hacer que los edificios sean más eficientes, cargar dispositivos en momentos óptimos, hacer que la producción de petróleo y gas sea menos contaminante y programar los semáforos para reducir las emisiones de los vehículos.
Los expertos dicen que, si los usos como estos continúan creciendo, podrían ayudar a compensar la energía consumida por la IA.
“Soy bastante optimista de que, aunque el uso de la IA seguirá aumentando”, dijo Alexis Abramson, decana de la Escuela de Clima de la Universidad de Columbia, “veremos que nuestra capacidad de procesamiento será mucho más eficiente y, como resultado, el consumo de energía no aumentará tanto como algunos predicen”.
Bob French, principal embajador de marca de la empresa de automatización de edificios 75F, afirma que la IA puede usarse para hacer que los edificios sean más eficientes energéticamente al ajustar de forma automática la iluminación, ventilación, calefacción y refrigeración según los datos meteorológicos, el uso de electricidad y otros factores. Alrededor de un tercio de la contaminación por gases de efecto invernadero en Estados Unidos proviene de hogares y edificios.
Permitir que la IA programe el aire acondicionado y la calefacción en torno a las llegadas y salidas de los trabajadores puede ser más eficiente que ajustar manualmente el termostato. De lo contrario, el instinto de un trabajador podría ser encender el aire a toda potencia para ajustar rápidamente la temperatura.
Los termostatos automatizados pueden ser particularmente útiles en edificios más pequeños donde no es rentable renovar todo el sistema de calefacción y refrigeración.
Para la ventilación de edificios, la automatización puede equilibrar la entrada de aire exterior con la cantidad de calefacción o refrigeración necesaria para mantener las temperaturas interiores.
La IA también puede monitorear las necesidades de mantenimiento de los sistemas de calefacción, ventilación y aire acondicionado y otros equipos para pronosticar y detectar fallos antes de que se requieran reparaciones más costosas.
Combinadas, estas automatizaciones pueden reducir el consumo de energía de un edificio entre un 10% y un 30%, dijeron los expertos.
“Este es, literalmente, un fruto muy fácil de alcanzar”, afirmó Zoltan Nagy, profesor de servicios de construcción en la Universidad Tecnológica de Eindhoven.
La IA puede programar la carga más eficiente de vehículos eléctricos y otros dispositivos como teléfonos inteligentes.
Esto significa establecer un horario para el mejor momento de extraer energía de la red, como durante la noche, cuando la demanda y las tarifas son más bajas, por lo que es menos probable que la red queme más combustibles fósiles.
“Supongamos que es un período pico, cuando todos tienen su aire acondicionado encendido, y entro a mi casa y conecto mi auto y lo tengo configurado de tal manera que no comience a cargarse de inmediato porque es un período pico”, explicó Abramson.
En California, un programa piloto cambió la carga a momentos en que había más energía renovable disponible y ahorró dinero a los clientes.
La IA también puede ayudar a optimizar la manera en que los propietarios de viviendas con paneles solares almacenan el exceso de energía en baterías.
Geminus AI, con sede en Boston, utiliza aprendizaje profundo y razonamiento avanzado para ayudar a las empresas de petróleo y gas a reducir la quema y ventilación de metano, y a disminuir la cantidad de energía que utilizan en la extracción y refinación.
Reducir las emisiones de metano es una de las vías más rápidas para evitar los peores impactos del cambio climático, según el Programa de las Naciones Unidas para el Medio Ambiente.
El metano es un potente gas de efecto invernadero responsable de aproximadamente el 30% del calentamiento global actual.
Cuando la presión en las tuberías de petróleo y gas aumenta, se libera y quema parte del gas para aliviar dicha presión, dañando el planeta y desperdiciando dinero.
Greg Fallon, CEO de Geminus, dijo que la empresa es capaz de monitorear la red de pozos y tuberías y usar simulaciones impulsadas por IA para sugerir cambios en la configuración de compresores y bombas que eliminen la necesidad de ventilación y quema. Geminus hace esto en segundos. Tradicionalmente, a los ingenieros les toma alrededor de 36 horas ejecutar simulaciones que hacen recomendaciones similares, agregó Fallon.
“A medida que incorporamos esto en toda la industria, existe una gran oportunidad de reducir las emisiones de gases de efecto invernadero”, señaló.
La startup de energía geotérmica Zanskar, con sede en Salt Lake City, ha construido modelos de IA para comprender el subsuelo de la Tierra. La empresa utiliza esos modelos para encontrar puntos de actividad geotérmica pasados por alto y dirigir la perforación.
La geotermia genera electricidad de manera limpia al producir vapor a partir del calor natural de la Tierra y usarlo para hacer girar una turbina. Es una de las energías renovables que el gobierno del presidente Donald Trump favorece.
Carl Hoiland y Joel Edwards, cofundadores de Zanskar, afirman que simulan y evalúan una gran cantidad de posibles escenarios del subsuelo para calcular dónde hay bolsas de agua muy caliente. A partir de esto, eligen ubicaciones óptimas y direcciones de perforación.
“La IA se está convirtiendo en la solución a su propio problema energético”, dijo Hoiland, el CEO de la empresa. “Nos muestra una forma de desbloquear recursos que no eran posibles sin ella”.
El año pasado, Zanskar compró una planta de energía geotérmica de bajo rendimiento en Nuevo México. Su modelado de IA indicó con éxito que había un reservorio geotérmico no explotado que podría reactivar la instalación.
Posteriormente, Hoiland y Edwards se centraron en otro sitio en Nevada, a pesar de que los expertos de la industria les dijeron que era demasiado frío para soportar una planta de energía capaz de proporcionar un servicio público. Perforaron y anunciaron en septiembre su segundo descubrimiento geotérmico en ese sitio.
Google utiliza inteligencia artificial y datos de Google Maps para identificar ajustes en los semáforos que pueden reducir el tráfico de paradas y arranques para disminuir la contaminación.
Los automóviles de pasajeros y las pequeñas camionetas representan aproximadamente el 16% de las emisiones de gases de efecto invernadero en Estados Unidos, según datos de la Agencia de Protección Ambiental del país.
Lanzado en 2023, el Proyecto Green Light ahora está en 20 ciudades de cuatro continentes. La más reciente es Boston, que tiene un tráfico notoriamente malo.
Cada ciudad recibe recomendaciones generadas por IA. Los ingenieros de la ciudad determinan cuáles implementar. Google dice que el Proyecto Green Light puede reducir el tráfico de paradas y arranques hasta en un 30%, lo que reduce las emisiones en un 10% y mejora la calidad del aire.
“Apenas estamos rascando la superficie de lo que la IA puede hacer”, afirmó Juliet Rothenberg, directora de producto de IA de Tierra y resiliencia de Google.
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Esta historia fue traducida del inglés por un editor de AP con la ayuda de una herramienta de inteligencia artificial generativa.
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