Cinco formas en que la IA puede ayudar al medio ambiente, aunque utilice una enorme energía Mas Cipolleti
La inteligencia artificial ha causado preocupación por su tremendo consumo de agua y energía. Pero los científicos también están experimentando formas en que la IA puede ayudar a las personas y las empresas a utilizar la energía de manera más eficiente y contaminar menos.
Se contabilizan los centros de datos necesarios para impulsar la IA alrededor del 1,5% del consumo mundial de electricidad el año pasado, y se prevé que el consumo de energía de esas instalaciones se duplique con creces para 2030, según la Agencia Internacional de Energía. Ese aumento podría llevar a quemar más combustibles fósiles como carbón y gas, que liberan gases de efecto invernadero que contribuyen al calentamiento de las temperaturas, el aumento del nivel del mar y las condiciones climáticas extremas.
Pero cuando la potencia informática 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 usos como estos continúan creciendo, podrían ayudar a compensar la energía consumida por la IA.
“Soy bastante optimista en cuanto a que, si bien el uso de la IA seguirá aumentando”, dijo Alexis Abramson, decano de la Escuela de Clima de la Universidad de Columbia, “veremos que nuestra capacidad de procesar será mucho más eficiente y, como resultado, el consumo de energía no aumentará tanto como algunos predicen”.
La IA se puede utilizar para hacer que los edificios sean más eficientes energéticamente ajustando automáticamente la iluminación, la ventilación, la calefacción y la refrigeración en función de los datos meteorológicos, el uso de electricidad y otros factores, dijo Bob French, evangelista jefe de la empresa de automatización de edificios 75F. 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 función de las llegadas y salidas de los trabajadores puede ser más eficiente que ajustar manualmente el termostato. De lo contrario, el instinto del trabajador podría ser el de expulsar aire para ajustar rápidamente la temperatura. Los termostatos automatizados pueden ser particularmente útiles para edificios más pequeños donde no es 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 la temperatura interior.
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.
Combinadas, estas automatizaciones pueden reducir el consumo de energía de un edificio entre un 10% y un 30%, dijeron los expertos.
“Eso es, literalmente, un fruto muy fácil de conseguir”, 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 los teléfonos inteligentes.
Esto significa establecer un cronograma sobre cuándo es mejor extraer energía de la red, como por ejemplo 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.
“Digamos que es un período pico cuando todos tienen el aire acondicionado encendido, entro a mi casa, enchufo mi auto y lo configuro de manera que mi auto no comience a cargarse de inmediato porque es el período pico”, dijo Abramson.
En California, un programa piloto cambió la carga a tiempos donde había más energía renovable disponible y ahorró 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 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 reducir la cantidad de energía que utilizan para extraer y refinar.
La reducción de 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 poderoso gas de efecto invernadero responsable de aproximadamente el 30% del calentamiento global actual.
Cuando aumenta la presión en las tuberías de petróleo y gas, 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, dijo que pueden monitorear la red de pozos y tuberías y usar simulaciones impulsadas por inteligencia artificial para sugerir cambios en la configuración del compresor y la bomba que eliminen la necesidad de ventilación y quema. Gémino hace esto en segundos. Tradicionalmente, los ingenieros tardan unas 36 horas en ejecutar simulaciones que hagan recomendaciones similares, añadió Fallon.
“A medida que ampliamos esto en toda la industria, existe una enorme oportunidad de reducir las emisiones de gases de efecto invernadero”, dijo Fallon.
Zanskar, una startup de energía geotérmica con sede en Salt Lake City, ha creado modelos de inteligencia artificial para comprender el subsuelo de la Tierra. Está utilizando ese modelo para encontrar puntos calientes geotérmicos pasados por alto y realizar perforaciones específicas.
La geotermia genera electricidad de forma limpia generando vapor a partir del calor natural de la Tierra y utilizándolo para hacer girar una turbina. Es una energía renovable. la administración Trump favorece.
Los cofundadores de Zanskar, Carl Hoiland y Joel Edwards, dicen que simulan y evalúan una gran cantidad de posibles escenarios subterráneos para estimar dónde hay bolsas de agua muy caliente. A partir de ahí eligen 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 está mostrando una manera de desbloquear recursos que no serían posibles sin él”.
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 depósito geotérmico sin explotar que podría recargar la instalación.
A continuación, Hoiland y Edwards se centraron en otro sitio en Nevada, a pesar de que los expertos de la industria les dijeron que hacía demasiado frío para soportar una planta de energía a escala de servicios públicos. Perforaron y anunciaron su segundo descubrimiento geotérmico en septiembre en ese sitio.
Google está utilizando inteligencia artificial y datos de Google Maps para identificar ajustes en los semáforos que puedan reducir el tráfico intermitente para reducir la contaminación. Los automóviles de pasajeros y los camiones pequeños representan alrededor del 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 se encuentra ahora en 20 ciudades de cuatro continentes. El más reciente es Boston, que tiene un tráfico notoriamente malo.
Cada ciudad recibe recomendaciones generadas por IA. Los ingenieros de la ciudad determinan cuál implementar. Google dice 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.
“Estamos apenas 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.
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