Inteligencia artificial y sostenibilidad

Uno de los principales problemas a los que nos enfrentamos, si no el más importante, es el impacto que nuestra propia actividad está dejado en el planeta y las consecuencias, ya determinadas, que está teniendo y tendrán si no frenamos la continua agresión a nuestros ecosistemas. Cada día es más constante y preocupante la información que recibimos sobre la acción del deshielo y la desertización, consecuencia ambas de la aceleración del calentamiento global.

Las malas noticias que desvela cada estudio publicado, han hecho que la concienciación sea cada vez mayor, y que empiecen a adoptase tímidos e insuficientes compromisos de cara a ralentizar el ritmo del daño que diariamente ocasionamos al planeta. La Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura (FAO), estima que la temperatura crecerá entre 1,5 y 4 grados en las próximas décadas. Ante esta realidad la Unión Europea se ha marcado para 2030, entre otros objetivos, conseguir un 32% de cuota de energías renovables y mejorar la eficiencia energética en un 32,5%.

En este marco muchas voces ya apuntan al big data y la inteligencia artificial como claves en los procesos de optimización de eficiencia energética, productiva y logística, imprescindibles en la reducción de emisiones de Gases de Efecto Invernadero (GEI). Pero ¿por qué? La analítica avanzada y la algoritmia nos permiten tratar grandes cantidades de datos, antes desaprovechados, en función de los cuales monitorizar en tiempo real distintas actividades, en este caso las industriales, y desarrollar modelos predictivos con los que conseguir mayores cotas de eficiencias y menor consumo de recursos.

Predicción de la demanda contra los GEI

Sistemas como la predicción de la demanda, por centrarnos en un ejemplo concreto, permiten realizar estimaciones sobre volúmenes de ventas con los que adaptar la producción a las verdaderas necesidades de consumo. Se fabricará lo que se prevé que se va a vender y se comprará lo que se prevé que se va a consumir, racionalizando los sistemas productivos en cadena.

Pero esto no queda aquí. Al margen de la generación de producto propiamente dicha, y partiendo de la información obtenida, es posible optimizar el transporte, gracias a la posibilidad que nos da la analítica de datos de realizar una eficiente gestión de flota, que aprovechará al máximo cada unidad de distribución y cada ruta; se minimizará el consumo energético en el conjunto de la cadena de suministro; se adquirirá únicamente la materia prima necesaria… y un largo etcétera de acciones que, además de revertir directamente en la rentabilidad de las empresas, lo hacen en el consumo de recursos y energía, favoreciendo la reducción de GEI.

Pero, además de en la industria y el transporte, la inteligencia artificial está siendo de gran utilidad en la optimización de los procesos agrícolas, reduciendo las emisiones y ahorrando agua; en la búsqueda de materiales más eficientes para los procesos de construcción de edificaciones también cada vez más eficientes; en la racionalización de la última milla; en el avance de la movilidad particular sostenible… y esto son solo algunos ejemplos, que crecerán exponencialmente en los próximos años, al ritmo que lo haga la implantación de la Inteligencia Artificial en las distintas áreas de actividad.

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