Cambio climático e IoT: cómo salvar el mundo

Gordon Feller nos expone cómo el análisis avanzado de datos obtenidos por el Internet de las Cosas (IoT), e impulsado ​​por la inteligencia artificial (IA), está ayudando a abordar el problema del cambio climático de manera inteligente.

El IoT ayuda a resolver el cambio climático  

Gordon se entrevistó con cuatro expertos de nivel mundial para recabar sus ideas y compartir sus experiencias.

1. El cambio climático seguirá siendo el mayor desafío de la humanidad y mitigarlo, la mayor oportunidad para el resto del siglo XXI

según Alex Mitchell, de la incubadora de tecnología limpia de Los Ángeles (LACI). Este experto considera que el procesamiento avanzado de datos (lo que se denomina ciencia de datos o data science) va a jugar un papel vital para ayudar a abordar el cambio climático, destacando los sistemas de transporte y energía, que representan más de la mitad de las emisiones de gases de efecto invernadero en países como Estados Unidos. Destaca tres en particular:

• Datos de desplazamientos multimodales en tiempo real.
• Mejora de los flujos de tráfico en los semáforos. 
• Datos de consumo energético en tiempo real.

2. Micah Kotch, director general de URBAN-X, del grupo BMW, destaca el trabajo de cuatro startups,

empleando tecnologías innovadoras para atacar el cambio climático. Como ejemplo, citamos a Hades, que utiliza Machine Learning (ML) para optimizar el mantenimiento de los alcantarillados. Solo contando a Europa y a EEUU, hay casi cuatro millones de kilómetros de alcantarillado público. Las alcantarillas son una base importante para la salud pública y la protección del medio ambiente, ya que transportan las aguas residuales y de lluvia desde los hogares, oficinas e industrias a las plantas de tratamiento. El mantenimiento preventivo y correctivo que surge de los algoritmos desarrollados por Hades, previene fugas y posibles desastres ecológicos, especialmente durante los períodos de fuertes lluvias, que se ven amplificados por el cambio climático.

3.- Hay tres áreas donde la IA puede tener un efecto muy potente al tratar de resolver los problemas del cambio climático,

según el experto Seth Robinson:

• Predicción de patrones y eventos climáticos, aplicando la ciencia de datos al campo del clima (lo que se denomina climate informatics).
• Predicción de las consecuencias de eventos climáticos extremos, de manera que se puedan tomar de antemano medidas preventivas y paliativas.
• Reducción de las emisiones de gases de efecto invernadero. Este tercer punto es el más amplio, ya que abarca aplicaciones de IA que pueden aportar valor para el seguimiento de emisiones de carbono en un área geográfica o cadena de suministro, para optimizar los suministros de agua y energía en una ciudad, o, como comentábamos más arriba, para la optimización del tráfico. Como ocurre con toda la tecnología, la IA en sí no es una varita mágica. Es fundamental contar con la experiencia adecuada para interpretar los datos y crear procedimientos basados en los resultados.

4.- El ML y la IA están ayudando a la humanidad a abordar el cambio climático,

al permitir agregar y analizar fuentes de datos desconectadas para crear predicciones más precisas, aumentar la eficiencia energética y optimizar los sistemas actuales, dice Steve Westly, fundador y CEO de The Westly Group, uno de los fondos de capital riesgo especializados en energía inteligente más grandes del mundo, con más de 400 millones de euros en cartera.

Usando como fuente de datos el clima local, los patrones climáticos y los comportamientos de consumo de los hogares e industrias, a través de sensores IoT, las nuevas aplicaciones con ML e IA ayudan a predecir la demanda futura, permitiendo una distribución de energía más eficaz, que es fundamental para minimizar la huella de carbono.

5.- Un aspecto clave de la reducción de las emisiones de CO2 es la electrificación de vehículos y flotas,

ya que los vehículos eléctricos (EV) tienen una huella de carbono un 54 por ciento menor en comparación con los vehículos de gasolina. A nivel de consumidor individual, los algoritmos ML e AI pueden mejorar la gestión de la energía de la batería para aumentar el kilometraje de cada carga y reducir las barreras para la adopción generalizada de vehículos eléctricos, dice Westly, que no hay que olvidar que estuvo en el Consejo de Administración de Tesla. Para 2030, se predice que los automóviles eléctricos representarán el 70 por ciento de los vehículos vendidos en China, el 50 por ciento en Europa y el 30 por ciento de todas las ventas en EEUU y Canadá. Esto generará una mayor demanda de energía. Se deben diseñar y construir vastos y sofisticados sistemas nuevos para satisfacer una nueva demanda energética, que serán gestionados con la ayuda de algoritmos. Estos sistemas, que recabarán los datos de dispositivos IoT, funcionarán sobre arquitecturas Cloud Computing y Edge Computing.