Por José Luis Casal

Senior Advisor. Experto en modelos de negocio digitales

@jlcasal

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Los edificios producen cerca de una quinta parte de las emisiones totales de carbono del mundo. Por tanto, hacer que nuestros edificios sean más eficientes es esencial en la lucha contra el cambio climático.

La buena noticia es que existen muchas oportunidades, ya que los edificios actuales están muy poco optimizados en cuanto a eficiencia energética: la huella de carbono de muchos edificios existentes puede reducirse hasta en un 90% mediante estrategias de modernización.

La mayor oportunidad para reducir las emisiones en los edificios se encuentra en la calefacción, la ventilación y el aire acondicionado (HVAC)

Hoy en día, la calefacción y la refrigeración de los edificios consumen una gran cantidad de energía, ya que representan aproximadamente la mitad de toda la energía que estos consumen.

El HVAC es un sistema complejo, bien definido, rico en datos y multivariable: en otras palabras, es ideal para la optimización a través del aprendizaje automático (en particular el aprendizaje de refuerzo).

El consumo de energía en los edificios nunca será totalmente sostenible hasta que la propia electricidad de la red proceda de fuentes con cero emisiones de carbono.

No te pierdas la primera entrega de este reportaje especial de IA y Cambio Climático

La semana pasada nos centramos en dos conceptos claves: inteligencia climática y seguros paramétricos

En 2016, DeepMind fue pionera en la aplicación del aprendizaje automático a los sistemas de calefacción, ventilación y aire acondicionado (HVAC) con un estudio muy comentado que buscaba mejorar la eficiencia energética en los enormes centros de datos de Google.

Utilizando el Deep Learning para optimizar los sistemas de refrigeración de los centros de datos, y DeepMind fue capaz de reducir el consumo total de energía de las instalaciones hasta en un 40%. Teniendo en cuenta que los centros de datos son responsables del 2% del total de las emisiones de gases de efecto invernadero, este fue un resultado histórico.

Uno de los operadores del centro de datos de Google compartió un ejemplo de cómo funcionaba el sistema de DeepMind: ‘fue increíble ver cómo la IA aprendía a aprovechar las condiciones invernales y producir agua más fría de lo normal, lo que reduce la energía necesaria para la refrigeración dentro del centro de datos. Las reglas no mejoran con el tiempo, pero la IA sí’.

No son pocas las startups que están tratando de desarrollar soluciones de optimización de la climatización de los edificios.

BrainBox AI, con sede en Montreal, afirma que su software puede reducir la huella de carbono de un edificio entre un 20% y un 40% en pocos meses realizando microajustes precisos, localizados y en tiempo real de la configuración de la calefacción y la refrigeración del edificio. La tecnología de BrainBox, que no requiere el despliegue de sensores, ya está en funcionamiento en docenas de residencias, hoteles, aeropuertos, centros médicos y tiendas de comestibles.

La empresa 75F, respaldada por Bill Gates, también utiliza el aprendizaje automático para supervisar, automatizar y optimizar los sistemas de calefacción, ventilación y aire acondicionado de los edificios. Y compite con Nomad Go, que ha desarrollado una solución basada en la Visión por Computador para racionalizar el uso energético de los edificios.

Relacionado con esto, tenemos a la española Bookker, creada en 2018 para la gestión eficiente de espacios de trabajo utilizando la realidad aumentada, está integrando la Inteligencia Artificial para aprovechar la gran cantidad de datos que posee para mejorar la experiencia, aumentar la productividad y aportar mejores eficiencias y ahorros que veríamos reflejados en costes de real estate, en consumos energéticos…

Lo más importante es que las ofertas de estas empresas no sólo reducen las emisiones de carbono, sino también los costes para los operadores de los edificios.

BrainBox afirma que su tecnología ahorra a los clientes hasta un 25% en sus facturas de energía, al tiempo que mejora el confort de los ocupantes del edificio en un 60%. Bookker asegura unos ahorros en costes inmobiliarios de más del 30%  y una eficiencia en el uso de los espacios mayor del 35%, con un ROI del 90%… en ¡2 meses! Sin duda, este tipo de incentivos es crucial para la adopción generalizada de este tipo de soluciones

En última instancia, el consumo de energía en los edificios nunca será totalmente sostenible hasta que la propia electricidad de la red proceda de fuentes con cero emisiones de carbono. Pero a corto plazo, la tecnología nos ofrece oportunidades para reducir la huella de carbono de los edificios

 

La agricultura es uno de los principales motores del cambio climático, ya que representa entre el 10% y el 15% de las emisiones de gases de efecto invernadero del mundo.

Agricultura de precisión

La agricultura moderna consume muchos recursos y es ‘derrochadora’. Por ejemplo, cada año se utilizan más de 200 millones de toneladas de fertilizantes en la agricultura, millones de los cuales se desperdician debido a una aplicación imprecisa y excesiva.

Esto es un gran problema para el Cambio Climático: sólo los fertilizantes son responsables del 2,5% de todas las emisiones de gases de efecto invernadero. Y lo que es peor, ese gas que generan -el óxido nitroso- es especialmente dañino, ya que calienta la atmósfera unas 300 veces más que el dióxido de carbono.

Existe una enorme oportunidad de aplicar las tecnologías digitales para hacer más eficiente la agricultura, reduciendo su huella de carbono y aumentando al mismo tiempo el rendimiento de los alimentos.

La agricultura de precisión es la práctica de optimizar las necesidades que tienen los cultivos, como por ejemplo los fertilizantes, el agua, los pesticidas…, de forma específica y localizada, a veces incluso planta por planta, en lugar de tratar indiscriminadamente a todas las plantas por igual en campos y granjas enteras. El sistema de gestión de la agricultura será fundamental para que la agricultura sea más sostenible en los próximos años.

Según el Foro Económico Mundial, si entre el 15% y el 25% de las explotaciones agrícolas adoptaran técnicas de agricultura de precisión, las emisiones de gases de efecto invernadero podrían reducirse en un 10% y el uso de agua en un 20%, todo ello aumentando el rendimiento agrícola en un 15%.

No te pierdas la segunda entrega de este reportaje especial de IA y Cambio Climático

Todo sobre las Compensaciones de Carbono

Las empresas de Inteligencia Artificial están desempeñando un papel fundamental para hacer realidad la agricultura de precisión en las explotaciones agrícolas de todo el mundo.

Uno de los enfoques consiste en aplicar la Visión por Computador a las imágenes aéreas para ofrecer a los agricultores información en tiempo real sobre cómo desplegar de forma óptima los recursos en sus explotaciones: dónde aplicar más o menos fertilizante, dónde arreglar las tuberías de riego con fugas, etc.

El atractivo de este modelo de negocio es que se basa en el software y, por tanto, es eficiente en términos de capital y escalabilidad. Entre las startups que siguen esta estrategia se encuentran Ceres, Hummingbird Technologies, Gamaya y Prospera (que fue adquirida por 300 millones).

Semios y Arable son dos startups de agricultura de precisión bien financiadas que utilizan sensores de hardware fijos sobre el terreno para permitir una gestión más precisa de los cultivos. Semios afirma haber instalado más de 2 millones de sensores en las explotaciones agrícolas hasta la fecha, de los que recoge más de 500 millones de puntos de datos cada día.

Un último grupo de competidores, entre los que se encuentran FarmWise y Bear Flag Robotics, con sede en San Francisco, está desplegando robots físicos en las explotaciones agrícolas para llevar a cabo de forma más directa la agricultura de precisión guiada por la Inteligencia Artificial. La primera de ellas se centra inicialmente en el deshierbe, pero su visión a largo plazo es utilizar sus robots para permitir la agricultura de precisión en un amplio espectro de actividades agrícolas. Bear Flag Robotics ha desarrollado un servicio de tractor autónomo.

Es importante señalar que muchas de estas startups no se posicionan explícitamente como empresas de ‘tecnología climática’.

Las tecnologías de agricultura de precisión son adoptadas por el mercado sobre todo porque hacen que las explotaciones sean más productivas y eficientes, ahorrando costes y aumentando la producción.

El hecho de que también impulsen la descarbonización en uno de los mayores sectores emisores de carbono del mundo es una consecuencia fantástica. Al igual que en el caso de la optimización de la climatización que os decía antes, los proyectos que alinean la reducción de las emisiones con la creación de valor económico para los clientes son los mejor posicionadas para tener éxito.

Es de esperar que en los próximos años veamos muchas grandes empresas en el ámbito de la agricultura de precisión.

Las energías renovables y la red eléctrica

La producción de electricidad con cero emisiones de carbono está en el centro de la lucha contra el cambio climático. Como dice Bill Gates en su último libro: ‘si un genio me ofreciera un deseo, un solo avance en una actividad que impulse el cambio climático, elegiría producir electricidad. Va a desempeñar un papel importante en la descarbonización de otras partes de la economía física’.

Los avances fundamentales necesarios para hacer realidad una electricidad abundante y sin emisiones de carbono, un mejor almacenamiento de la energía, la fisión nuclear de nueva generación, la fusión nuclear viable… son, ante todo, retos de ingeniería física. La Inteligencia Artificial actual no puede servir como esa ‘bala de plata’ para producir estos avances básicos en física y química.

Sin embargo, hay varias formas en las que el Machine Learning puede ayudar a mejorar los sistemas eléctricos actuales y hacernos avanzar hacia un futuro centrado en las energías renovables.

La red eléctrica es uno de los sistemas más complejos que ha construido el ser humano. Dado que la electricidad no puede almacenarse eficazmente a gran escala, la red debe equilibrar continuamente la oferta y la demanda en tiempo real.

El aprendizaje automático puede ayudar a automatizar y optimizar este complejo sistema, lo que permite a los operadores de la red predecir con mayor precisión los flujos de electricidad y eliminar las ineficiencias que provocan mayores emisiones de carbono.

Invenia y Gaiascope, son dos interesantes startups que aplican la IA para predecir y optimizar la dinámica de la red eléctrica.

En una línea similar, Gridware utiliza la IA de borde y los sensores de telemetría para predecir y detectar fallos en la infraestructura física de la red en tiempo real, reduciendo el riesgo de incendios y otros fallos sistémicos.

Turning Tables, de nuestro país, pone en practica diferentes tecnologías, como la Inteligencia Artificial, IoT, para mejorar la eficiencia, reducir consumos y bajar emisiones. Lideran varios proyectos de comunidades energéticas.

Otro actor que aplica la IA para ayudar a descarbonizar la red es Raptor Maps, una plataforma basada en la Visión por Computador que facilita el despliegue y la gestión de activos de energía solar utilizando datos de drones, satélites y sensores sobre el terreno.

La Inteligencia Artificial también puede contribuir a la proliferación de las energías renovables mediante la mejora de la ciencia de los materiales.

Por ejemplo, los investigadores están aplicando el aprendizaje automático para ayudar a descubrir nuevos compuestos que puedan aprovechar la energía del sol de forma más eficaz que la fotovoltaica actual. La israelí Materials Zone es una de ellas.

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Quizá no haya ninguna aplicación de la IA más importante para la humanidad que la descarbonización de la atmósfera y la ralentización del Cambio Climático.

Credit: Kyle GrillotGetty Images

Incendios

Uno de los recordatorios más visibles y destructivos del calentamiento de nuestro planeta es el alarmante aumento de los incendios forestales en los últimos años, desde California hasta Australia pasando por el Mediterráneo, y sin olvidar lo que este año hemos pasado en nuestro país con ese devastador fuego en Sierra Bermeja (Málaga).

El 2020 fue el peor año de incendios forestales registrado en la historia de California, eclipsando el récord anterior establecido en 2018. Más del 4% del estado ardió, lo que supuso más de 12.000 millones de dólares en pérdidas.

A medida que el Cambio Climático hace que el planeta sea más cálido y seco, nos enfrentamos a la perspectiva de que los incendios forestales de gran envergadura se conviertan en ‘la nueva normalidad’. Es imperativo que hagamos lo que podamos para mitigar este riesgo climático y la Inteligencia Artificial podría ayudarnos… y lo hace.

Pano AI y Fion Technologies son dos jóvenes empresas que están aplicando el aprendizaje automático para reforzar la lucha contra los incendios. Sus soluciones utilizan Visión por Computador para identificar con antelación los lugares de mayor riesgo de incendio y que así los profesionales de la lucha contra el fuego puedan tomar medidas preventivas, para detectar los incendios inmediatamente cuando se inician, para que los bomberos puedan responder rápidamente antes de que el fuego se haga más grande, y para predecir cómo se propagarán los incendios, con el fin de ayudar a los esfuerzos de lucha contra el fuego en tiempo real.

Firemaps, por su parte, está creando un producto para ayudar a los hogares a tomar medidas para protegerse de los incendios. A partir de la dirección del cliente, analiza las imágenes por satélite y otros datos sobre el riesgo de incendios para generar automáticamente un plan de defensa contra incendios personalizado para la propiedad, que incluye acciones como la eliminación de la maleza, la eliminación de todo aquello combustible y los posibles refuerzos de la vivienda.

Como podéis ver, la Inteligencia Artificial es una tecnología de propósito general con infinitos casos de uso potencial. Quizá no haya ninguna aplicación de la IA más importante para la humanidad que la descarbonización de la atmósfera y la ralentización del Cambio Climático. Las oportunidades de creación de valor económico y social son prácticamente ilimitadas.

¿Nos ponemos a ello? Más de 7.800 millones de personas son beneficiarios directos y el mejor de los clientes posibles nos espera: la Tierra.

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