La IA puede ayudar al medio ambiente, aunque consume una enorme cantidad de energía
La inteligencia artificial ha generado preocupación por su enorme consumo de agua y energía. Pero los científicos también están experimentando con formas en que la IA puede ayudar a las personas y a las empresas a usar la energía de forma más eficiente y contaminar menos.
Los centros de datos necesarios para impulsar la IA representaron aproximadamente el 1,5 % del consumo eléctrico mundial el año pasado, y se prevé que el consumo energético de estas instalaciones se duplique con creces para 2030, según la Agencia Internacional de la Energía. Este aumento podría llevar a un mayor consumo de combustibles fósiles como el carbón y el gas, que liberan gases de efecto invernadero que contribuyen al aumento de las temperaturas, la subida del nivel del mar y los fenómenos meteorológicos extremos .
Pero cuando el poder computacional 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 semáforos para reducir las emisiones de los vehículos.
Los expertos dicen que si usos como estos continúan creciendo, podrían ayudar a compensar la energía consumida por la IA.
«Soy bastante optimista de que, si bien el uso de IA seguirá aumentando cada vez más», dijo Alexis Abramson, decano 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».
Eficiencia en edificios: Mantenimiento, refrigeración
La IA puede utilizarse para mejorar la eficiencia energética de los edificios ajustando automáticamente la iluminación, la ventilación, la calefacción y la refrigeración en función de los datos meteorológicos, el consumo de electricidad y otros factores, afirmó Bob French, director de evangelización de la empresa de automatización de edificios 75F. Aproximadamente un tercio de la contaminación por gases de efecto invernadero en Estados Unidos proviene de viviendas y edificios.
Dejar que la IA programe el aire acondicionado y la calefacción según la llegada y salida de los trabajadores puede ser más eficiente que ajustar manualmente el termostato. De lo contrario, el instinto del trabajador podría ser el de soplar aire para ajustar rápidamente la temperatura. Los termostatos automatizados pueden ser especialmente útiles en edificios pequeños donde no resulta rentable revisar 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 HVAC y otros equipos para predecir y detectar fallas antes de que conduzcan a reparaciones más costosas.
En conjunto, estas automatizaciones pueden reducir el consumo de energía de un edificio entre un 10% y un 30%, dijeron los expertos.
«Es algo que está literalmente al alcance de la mano», dijo Zoltan Nagy, profesor de servicios de construcción en la Universidad Tecnológica de Eindhoven.
Cómo encontrar horarios energéticamente y económicamente eficientes para la carga de vehículos eléctricos
La IA puede programar la carga más eficiente de vehículos eléctricos y otros dispositivos como teléfonos inteligentes.
Esto significa establecer un cronograma que indique cuándo es mejor extraer energía de la red, por ejemplo durante la noche, cuando la demanda y las tarifas son más bajas y, por lo tanto, es menos probable que la red queme más combustibles fósiles.
“Digamos que es un período pico cuando todos tienen el aire acondicionado encendido, y entro en mi casa, enchufo mi auto y lo configuro de tal manera que mi auto no comience a cargarse de inmediato porque es el período pico”, dijo Abramson.
En California, un programa piloto trasladó el cobro a horarios en los que había más energía renovable disponible, ahorrando dinero a los clientes.
La IA también puede ayudar a optimizar la forma en que los propietarios de viviendas con paneles solares almacenan el exceso de energía en las baterías.
Reducción de la quema de metano en las operaciones de petróleo y gas
Geminus AI, con sede en Boston, utiliza aprendizaje profundo y razonamiento avanzado para ayudar a las compañías de petróleo y gas a reducir la quema y ventilación de metano, y a reducir la cantidad de energía que utilizan en la extracción y refinación.
Según el Programa de las Naciones Unidas para el Medio Ambiente, reducir las emisiones de metano es una de las vías más rápidas para evitar los peores impactos del cambio climático. El metano es un potente gas de efecto invernadero responsable de aproximadamente el 30 % del calentamiento global actual.
Cuando aumenta la presión en los oleoductos y gasoductos, parte del gas se libera y se quema para aliviar la presión, lo que daña el planeta y desperdicia dinero.
El director ejecutivo de Geminus, Greg Fallon, afirmó que pueden monitorear la red de pozos y tuberías y usar simulaciones basadas en IA para sugerir cambios en la configuración de compresores y bombas que eliminan la necesidad de venteo y quema. Geminus lo hace en segundos. Tradicionalmente, los ingenieros tardan unas 36 horas en ejecutar simulaciones que ofrecen recomendaciones similares, añadió Fallon.
«A medida que ampliamos esto a toda la industria, existe una enorme oportunidad de reducir las emisiones de gases de efecto invernadero», afirmó Fallon.
Encontrar puntos calientes geotérmicos
Zanskar, una startup de energía geotérmica con sede en Salt Lake City, ha desarrollado modelos de IA para comprender el subsuelo terrestre. Utiliza este modelado para identificar puntos calientes geotérmicos pasados por alto y orientar la perforación.
La geotermia genera electricidad limpia al generar vapor a partir del calor natural de la Tierra y utilizarlo para hacer girar una turbina. Es una energía renovable que la administración Trump favorece .
Los cofundadores de Zanskar, Carl Hoiland y Joel Edwards, afirman que simulan y evalúan una gran cantidad de posibles escenarios subterráneos para estimar dónde existen focos de agua muy caliente. A partir de esto, seleccionan las ubicaciones y direcciones de perforación óptimas.
“La IA se está convirtiendo en la solución a su propio problema energético”, afirmó Hoiland, el director ejecutivo. “Nos muestra una manera de liberar recursos que no serían posibles sin ella”.
El año pasado, Zanskar adquirió una planta de energía geotérmica de bajo rendimiento en Nuevo México. Su modelado de IA indicó con éxito que existía un yacimiento geotérmico sin explotar que podría reabastecer la planta.
A continuación, Hoiland y Edwards se centraron en otro yacimiento en Nevada, a pesar de que los expertos del sector les decían que hacía demasiado frío para una central eléctrica a gran escala. Perforaron y anunciaron su segundo descubrimiento geotérmico en septiembre en ese yacimiento.
Reducción de las emisiones del tráfico
Google utiliza inteligencia artificial y datos de Google Maps para identificar ajustes en los semáforos que pueden reducir el tráfico con frecuentes arranques y paradas y así reducir la contaminación. Los turismos y los camiones pequeños representan aproximadamente el 16 % de las emisiones de gases de efecto invernadero de Estados Unidos, según datos de la Agencia de Protección Ambiental.
Lanzado en 2023, el Proyecto Luz Verde ya está presente 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 municipales determinan cuáles implementar. Google afirma que el Proyecto Luz Verde puede reducir el tráfico con paradas y arranques hasta en un 30 %, lo que reduce las emisiones en un 10 % y mejora la calidad del aire.
“Solo estamos arañando la superficie de lo que la IA puede hacer”, dijo Juliet Rothenberg, directora de productos de IA para la Tierra y la resiliencia de Google.
