La IA al rescate del medioambiente

La preocupación por el medioambiente no es baladí, y menos aún en el contexto de cambio climático que padecemos. Por eso, no se debe hablar sobre ella únicamente en el «Día Mundial de», sino que debe estar siempre detrás de nuestra oreja, para hacernos reflexionar sobre qué hacemos y hacia dónde vamos en nuestro compromiso por preservar el lugar que habitamos y que legaremos a las próximas generaciones.

En un mundo ávido de medidas y soluciones que impulsen la transición ecológica y aceleren una descarbonización real y efectiva, las nuevas tecnologías y, en concreto, la Inteligencia Artificial (IA), se presenta como una herramienta clave para afrontar un reto que no solo consiste en la reducción masiva de emisiones, sino también en optimizar la gestión de las energías renovables y hacer un uso más eficiente de los recursos naturales que nos brinda el planeta.

La IA desempeña un papel esencial en la optimización de las energías renovables

La IA desempeña –y desempeñará a medida que se siga desarrollando– un papel esencial en la optimización de las energías renovables. En el periplo hacia una matriz energética más limpia, la Inteligencia Artificial impulsará la descarbonización a niveles excepcionales. En concreto, su aplicación al sector de las renovables supondrá una revolución sin precedentes, ya que propiciará un análisis de datos provenientes de diversas fuentes –por ejemplo, sensores instalados en aerogeneradores– que evaluarán el rendimiento con máxima exactitud y detectarán cualquier irregularidad antes de que se produzca, optimizando resultados, reduciendo gastos y eliminando los tiempos de espera por reparación. En definitiva, mínimo tiempo de inactividad y máxima producción de energía.

Las herramientas de análisis avanzado basadas en la IA permitirán visualizar todos los indicadores de control y KPI en tiempo real, ofreciendo una visión detallada del comportamiento de las instalaciones y permitiendo una respuesta rápida y efectiva ante cualquier anomalía. En este sentido, un ejemplo destacado de investigación es el proyecto WinDIAG, en el que universidad y empresa se unen para diseñar modelos predictivos que identifiquen fallos en aerogeneradores. Utilizando técnicas de deep learning, se consigue anticipar problemas y realizar mantenimientos preventivos, lo que no solo mejora la eficiencia, sino que también reduce los costes operativos y prolonga la vida útil de los equipos.

Este cambio de paradigma en la gestión de activos renovables ya está siendo un verdadero salvavidas operacional para muchas empresas del sector. La ciencia del futuro aplicada a la energía del presente es la combinación perfecta para conseguir los objetivos medioambientales que demanda el planeta. Aunque aún se puede ir un paso más allá.

Un paso más: ‘trading energético’

La inteligencia artificial también está transformando el trading de energía. Imaginen una plataforma que analiza continuamente el mercado eléctrico en tiempo real, optimizando las transacciones y maximizando la rentabilidad. No es ciencia ficción ni una Odisea futurista, es la realidad actual de muchas empresas. Al integrar datos complejos y emplear algoritmos avanzados, estas plataformas pueden identificar riesgos y desviaciones, facilitando decisiones operativas más inteligentes y rápidas.

La IA nos pone ante el reto de conseguir que ciencia y humanismo casen como dos partes iguales del mismo binomio

Sin embargo, no todo el camino es sencillo. La Inteligencia Artificial también se enfrenta a desafíos significativos, especialmente en términos de huella de carbono. La energía requerida para entrenar y operar modelos complejos es considerable. Se estima que entrenar ciertos modelos de IA puede generar el dióxido de carbono equivalente a unos 125 vuelos de ida y vuelta de Nueva York a Pekín. Además, la gestión de residuos electrónicos generados por la tecnología de IA es un desafío que requiere una atención urgente y regulaciones más estrictas para asegurar un reciclaje adecuado.

La importancia de la inversión

Para que la IA contribuya de manera efectiva a la sostenibilidad, es esencial adoptar un enfoque multifacético. Esto incluye invertir en hardware y algoritmos eficientes que reduzcan significativamente el consumo de energía. También es crucial promover prácticas de diseño ético de la Inteligencia Artificial que consideren el impacto ambiental desde el principio hasta el final de la vida útil del producto.

Transparencia y responsabilidad son otras cuestiones perentorias. Es necesario que los desarrolladores y usuarios de IA prioricen la divulgación de datos relevantes sobre los modelos y sus fuentes de datos para evaluar así su impacto ambiental de manera precisa. La colaboración entre empresas, académicos y responsables políticos será clave para encontrar soluciones que armonicen el avance tecnológico y la sostenibilidad ambiental. De ahí que sea imprescindible parar por un instante y reflexionar sobre cómo podemos utilizar esta tecnología del modo más sostenible.

La IA es un gran recurso, pero nos pone ante un reto tan antiguo como la propia sociedad moderna: conseguir que ciencia y humanismo casen como dos partes iguales del mismo binomio. Al final, la tecnología más avanzada que se pueda concebir tendrá sentido completo siempre que mejore tanto la vida de las personas como el lugar en el que habitan. Sin caer en la hipérbole, lo cierto es que, bien utilizada, la Inteligencia Artificial podría ayudarnos a salvar el medioambiente.

---

Manuel Losada es CEO de Isotrol.