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¿Te has preguntado como la IA puede ayudar al planeta? Mira estas 10 propuestas

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En diversas ocasiones hemos expuesto como la tecnología de Inteligencia Artificial esta impactando en los mercados del mundo, con aplicaciones en los servicios de producción o salud. Sin embargo, no hemos tratado el tema de como cuidar a nuestro planeta, por lo cual, en el artículo de hoy expondremos 10 propuestas de como la IA puede ayudar a cuidar el ambiente, extraídas de un reporte realizado por la Universidad de Pensilvania.

Mejorar las predicciones de cuánta electricidad necesitamos

Si vamos a confiar en más fuentes de energía renovable, las empresas de servicios públicos necesitarán mejores formas de predecir cuánta energía se necesita, en tiempo real y en el largo plazo. Ya existen algoritmos que pueden pronosticar la demanda de energía, pero podrían mejorarse teniendo en cuenta los mejores climas locales y los patrones climáticos o el comportamiento de los hogares.

Los esfuerzos para hacer que los algoritmos sean más explicables también podrían ayudar a los operadores de servicios públicos a interpretar sus resultados y usarlos en la programación de cuándo poner en línea las fuentes renovables.

Descubre nuevos materiales

Los científicos necesitan desarrollar materiales que almacenen, cosechen y utilicen energía de manera más eficiente, pero el proceso de descubrir nuevos materiales suele ser lento e impreciso. El aprendizaje automático puede acelerar las cosas al encontrar, diseñar y evaluar nuevas estructuras químicas con las propiedades deseadas.

Esto podría, por ejemplo, ayudar a crear combustibles solares, que pueden almacenar energía de la luz solar, o identificar absorbentes de dióxido de carbono más eficientes o materiales estructurales que requieren mucho menos carbono para crear. Los últimos materiales podrían reemplazar un día al acero y al cemento, cuya producción representa casi el 10% de todas las emisiones globales de gases de efecto invernadero.

Optimizar cómo se envía la carga

El envío de productos a todo el mundo es un proceso complejo y, a menudo, altamente ineficiente que implica la interacción de diferentes tamaños de envío, diferentes tipos de transporte y una red cambiante de orígenes y destinos.

El aprendizaje automático podría ayudar a encontrar maneras de agrupar tantos envíos como sea posible y minimizar el número total de viajes. Dicho sistema también sería más resistente a las interrupciones del transporte.

Bajas barreras para la adopción de vehículos eléctricos

Los vehículos eléctricos, una estrategia clave para descarbonizar el transporte, enfrentan varios desafíos de adopción en los que el aprendizaje automático podría ayudar. Los algoritmos pueden mejorar la administración de energía de la batería para aumentar el kilometraje de cada carga y reducir la “ansiedad de rango”, por ejemplo.

También pueden modelar y predecir el comportamiento de la carga agregada para ayudar a los operadores de redes a cumplir y administrar su carga.

Ayudar a hacer edificios más eficientes

Los sistemas de control inteligente pueden reducir drásticamente el consumo de energía de un edificio al tomar en cuenta los pronósticos del clima, la ocupación del edificio y otras condiciones ambientales para ajustar las necesidades de calefacción, refrigeración, ventilación e iluminación en un espacio interior.

Un edificio inteligente también podría comunicarse directamente con la red para reducir la cantidad de energía que está utilizando si hay una escasez de suministro de electricidad con bajas emisiones de carbono en un momento dado.

Crear mejores estimaciones de cuánta energía estamos consumiendo

Muchas regiones del mundo tienen poca o ninguna información sobre su consumo de energía y las emisiones de gases de efecto invernadero, lo que puede ser un obstáculo importante para diseñar e implementar estrategias de mitigación efectivas.

Las técnicas de visión por computadora pueden extraer huellas y características de la construcción de imágenes satelitales para alimentar algoritmos de aprendizaje automático que pueden estimar el consumo de energía a nivel de ciudad. Las mismas técnicas también podrían identificar qué edificios deberían modernizarse para maximizar su eficiencia.

Optimizar las cadenas de suministro

De la misma manera que el aprendizaje automático puede optimizar las rutas de envío, también puede minimizar las ineficiencias y las emisiones de carbono en las cadenas de suministro de las industrias de alimentos, moda y bienes de consumo.

Las mejores predicciones de la oferta y la demanda deberían reducir significativamente los residuos de producción y transporte, mientras que las recomendaciones específicas para productos con bajo contenido de carbono podrían fomentar un consumo más respetuoso con el medio ambiente.

Hacer posible la agricultura de precisión a escala

Gran parte de la agricultura moderna está dominada por el monocultivo, la práctica de producir un solo cultivo en una gran franja de tierra. Este enfoque facilita a los agricultores el manejo de sus campos con tractores y otras herramientas básicas automatizadas, pero también elimina los nutrientes del suelo y reduce su productividad.

Como resultado, muchos agricultores dependen en gran medida de los fertilizantes a base de nitrógeno, que pueden convertirse en óxido nitroso, un gas de efecto invernadero 300 veces más potente que el dióxido de carbono.

Los robots que se ejecutan en un software de aprendizaje automático podrían ayudar a los agricultores a administrar una mezcla de cultivos de manera más efectiva a escala, mientras que los algoritmos podrían ayudar a los agricultores a predecir qué cultivos plantarán, regenerando la salud de sus tierras y reduciendo la necesidad de fertilizantes.

Mejorar el seguimiento de la deforestación

La deforestación contribuye a aproximadamente el 10% de las emisiones globales de gases de efecto invernadero, pero su seguimiento y prevención suelen ser un proceso manual tedioso que tiene lugar en el terreno.

Las imágenes satelitales y la visión por computadora pueden analizar automáticamente la pérdida de la cubierta arbórea a una escala mucho mayor, y los sensores en el suelo, combinados con algoritmos para detectar sonidos de moto sierra, pueden ayudar a las autoridades locales a detener la actividad ilegal.

Indicar a los consumidores que cambien la forma en que compramos

Las técnicas que los anunciantes han utilizado con éxito para dirigirse a los consumidores pueden utilizarse para ayudarnos a comportarnos de una manera más respetuosa con el medio ambiente. Los consumidores podrían recibir intervenciones personalizadas para promover su inscripción en programas de ahorro de energía, por ejemplo.


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Jean Pierre Oliveros

Soy estudiante de economía, interesado en la innovación y desarrollo tecnológico, siempre fiel a que mañana será un mejor día.
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