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La IA y la carrera contra el cambio climático

Héroes tecnológicos que impulsan las cero emisiones netas: la IA y la carrera contra el cambio climático. El tiempo nos impulsa, la IA industrial acelera nuestro paso. Más en el artículo de Pina Schlombs.

Héroes tecnológicos que potencian las cero emisiones netas: la IA y la carrera contra el cambio climático

El tiempo sigue siendo una gran fuerza imparable: puede ser nuestro aliado y facilitador, uno de los “guerreros más poderosos” de Tolstoi. Nos congrega a todos en la carrera hacia las cero emisiones netas, una carrera en la que todos tenemos la misma línea de meta, las mismas reglas y el mismo juez que decidirá si hemos ganado. Y, dentro de esta carrera, la IA industrial puede ayudar a acelerar el ritmo para minimizar nuestros impactos medioambientales. Lo podemos hacer, así:

Author: Pina Schlombs, Sustainability Lead, Siemens Digital Industries Software

Autora: Pina Schlombs, responsable de Sostenibilidad de Siemens Digital Industries Software

Hoy en día, los cambios radicales están transformando el mundo en el que vivimos. Nuestra capacidad para dominar estas «megatendencias» — el cambio demográfico, la urbanización, la glocalización, el cambio ambiental y la eficiencia de los recursos y la digitalización: darán forma a nuestro futuro colectivo.

La presión del tiempo pesa mucho sobre todo esto. Pero esta presión se vuelve existencial cuando se trata de la carrera hacia cero emisiones netas; en el sentido amplio que abarca todos los impactos ambientales inducidos por el hombre. Se está acabando el tiempo para lograr los objetivos del Acuerdo de París y, como se destaca en el Infrastructure Transition Monitor 2023, menos del 50% de las organizaciones actualmente esperan cumplir sus objetivos de descarbonización para 2030.

Sin embargo, la IA promete ser un punto de cambio en nuestros esfuerzos aquí. Un estudio publicado en la revista Nature, que examina la el papel de la IA en el logro de los Objetivos de Desarrollo Sostenible, describe el potencial junto con las consideraciones para realizarlo. Otros factores de éxito se mencionan en la investigación de PwC, que destaca que la IA podría ayudar a reducir las emisiones de CO2 de 0,9 a 2,4 gigatoneladas para 2030, equivalente a las emisiones anuales de Australia, Canadá y Japón.

Cuando se trata de transformar la columna vertebral de nuestras economías, como la fabricación, la infraestructura y el transporte, no se trata de dar un gran salto con la IA. El uso estratégico de la «IA industrial» (es decir, IA) de calidad industrial - fiable, segura y confiable) puede servir como acelerador y potenciador, ya que puede ayudarnos a resolver problemas más complejos más rápidamente y a escala para aumentar la eficiencia y reducir las emisiones. ¿Cómo es este progreso? Estos son cinco ejemplos principales:

A digital twin factory cover image with a factory layout and digital twin technology concept.

1. Gemelos digitales: diseñar un futuro de cero emisiones netas

En el corazón de esta revolución de la IA están los gemelos digitales impulsados por IA, parte integral del metaverso industrial. Estas sofisticadas simulaciones de activos del mundo real permiten que los ingenieros “viajen en el tiempo” al permitirles analizar datos pasados y pronosticar escenarios futuros. Por lo tanto, el impacto medioambiental de los productos se puede simular, lo que permite a los ingenieros tomar decisiones de optimización basadas en datos y minimizar las huellas en el mundo real.

Por ejemplo, la tecnología de gemelos digitales está ayudando a ACC a mejorar significativamente el rendimiento en la fabricación de electrodos. Esto no solo acelera su transición a fábricas de cero emisiones netas, sino que también acrecienta su aceleración de Gigafábricas y, en consecuencia, acelera el cambio hacia la movilidad eléctrica.

2. Infraestructura más inteligente: ahorrar agua de manera inteligente

El acceso al agua es la necesidad humana más básica. Sin embargo, a nivel mundial, la disponibilidad y la gestión del agua es un desafío, exacerbado por factores como el cambio climático, los rápidos cambios demográficos y la urbanización. Por año, enfrentamos 1 % de aumento en la demanda de agua frente a una realidad en la que aproximadamente 30 % de toda el agua producida se pierde en todo el mundo.

Por eso, es fundamental tener una gestión del agua radicalmente más eficiente. Además, las innovaciones como las realizadas por la compañía sueca de agua VA SYD, que pueden reducir eficazmente las fugas de agua, son esenciales para abordar esto. En esa compañía, una Solución basada en IA detecta fugas tan pequeñas como de 0,5 litros por segundo, lo que brinda una mayor transparencia y una gestión de activos más inteligente, para conservar y transportar mejor este recurso tan valioso como es el agua.

A person is standing in front of a large screen displaying a graph with a blue line and a red line.
Una persona está parada frente a una pared blanca, con una camisa negra y un objeto negro en la mano.

3. Diseño generativo: acelerar la innovación

El diseño generativo utiliza IA para explorar un vasto espacio de diseño, que genera numerosas soluciones para requisitos multicriterio. Este método no solo ofrece una amplia gama de soluciones, sino que también reduce eficientemente las más efectivas para ahorrar tiempo y recursos en las pruebas. Esto conduce a reducciones notables en costos, impacto medioambiental y riesgo.

El rediseño con IA de las pinzas robótico-industriales muestra esta innovación. Al imitar diseños naturales a través de la optimización de topología impulsada por IA y aprovechar el potencial de la fabricación aditiva, este enfoque condujo a una reducción del 82 % en las emisiones de CO2 por robot.

4. Mantenimiento predictivo: un mundo con más disponibilidad de movilidad

El mantenimiento predictivo con IA está revolucionando la forma en que administramos y mantenemos sistemas complejos. Este enfoque implica el uso de IA para analizar datos en tiempo de ejecución y predecir posibles problemas antes de que surjan, lo que reduce efectivamente el tiempo de inactividad, mejora la eficiencia y prolonga la vida útil de los activos.

Un ejemplo destacado es el proyecto Rhein-Ruhr-Express. En este caso, el análisis con IA con Railligent X contribuye a más del 99 % de disponibilidad de servicio. Esta eficiencia también permite una vida útil más larga de los componentes y un menor uso de material, lo que conduce directamente a una disminución del consumo de recursos y energía y menos emisiones. Además, mejoró de manera significativa la confiabilidad y el atractivo del sistema ferroviario para los pasajeros diarios.

A person is standing in front of a large building with a blue sky and clouds in the background.
A person is standing in a field with a large rock in the background.

5. Equilibrio del impacto de la IA: operaciones de centros de datos con eficiencia energética

Si bien la IA es una herramienta poderosa en la lucha contra el cambio climático, es importante reconocer su propia naturaleza de consumo intensivo de energía. La innovación está en marcha para abordar las causas fundamentales de esto con el foco puesto en la eficiencia de los LLM, cómo se diseña la arquitectura de infraestructura, el hardware en el que se ejecutan los modelos y más.

Además de esto, los centros de datos, cruciales para nuestras actividades digitales, operaciones comerciales y la economía global, consumen una energía significativa, en particular, para fines de refrigeración. Sin embargo, para esto, la IA también proporciona parte de la solución. Un ejemplo convincente es la gestión de refrigeración mediante IA en los centros de datos de Greenergy en Estonia, donde el uso innovador de la IA ha transformado las instalaciones en uno de los centros de datos más sostenibles de los países bálticos, con una mejora de la eficiencia en aproximadamente un 30 % con solo presionar un botón.

En última instancia, nuestro recorrido hacia un futuro más respetuoso con el medioambiente está marcado por la convergencia sinérgica de la IA y otras tecnologías. La IA industrial, en particular, está transformando nuestra capacidad para dominar problemas multidimensionales complejos a una velocidad y escala sin precedentes, mejorando otras tecnologías que tenemos disponibles y acelerando nuestras capacidades de aprendizaje e innovación.

Este también es un viaje de colaboración, respaldado por plataformas de negocios digitales como Siemens Xcelerator. Nadie puede enfrentar nuestros mayores desafíos solo; las mentes brillantes, las empresas, los desarrolladores y los innovadores deben unirse, cruzar las fronteras y aprovechar un enfoque de innovación centrado en el ecosistema; para cocrear y aprovechar las sinergias y la interoperabilidad de la IA industrial con otras tecnologías.

Al aceptar esto, tenemos la oportunidad no solo de adaptarnos o responder a los desafíos ambientales y de recursos; juntos podemos impulsar y dar forma proactiva a nuestro futuro combinando el mundo digital y el mundo real. Este será un paso vital hacia un mundo más inteligente y respetuoso con el medio ambiente; con la IA industrial, una herramienta cada vez más poderosa que ayudará a acelerar nuestro ritmo en la carrera hacia cero emisiones netas.

A Siemens Xcelerator X device in a box with a blue and white color scheme.

Aceleración la transformación digital para impulsar la sostenibilidad

Siemens Xcelerator es una plataforma empresarial digital abierta que facilita la colaboración y la innovación a través de un portfolio seleccionado que combina el mundo real y el digital, junto con potente ecosistema de socios que pueden acelerar conjuntamente el logro de sus objetivos específicos de descarbonización empresarial.

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