Emisiones de carbono: así puede la inteligencia artificial ayudar a reducirlas

La reducción de las emisiones de gases de efecto invernadero (GEI) es uno de los mayores retos que enfrenta el planeta con miras a lograr que la temperatura promedio no incremente más de 1,5 grados centígrados.

Según el Carbon Disclosure Project, organización que ayuda a empresas y ciudades a divulgar su impacto medioambiental, las emisiones de GEI a nivel mundial, actualmente se encuentran en aproximadamente 53 gigatoneladas de dióxido de carbono equivalente (CO2e).

Para alcanzar la meta de limitar el incremento en la temperaturas global, estas emisiones se deben reducir a la mitad a finales de esta década según Science-Based Targets Initiative, la cual trabaja en búsqueda de que las empresas aumenten su ambición en la acción climática.

En este marco, la compañía Boston Consulting Group GAMMA, en alianza con algunos de sus clientes identificaron que usando Inteligencia Artificial (IA), se puede reducir entre 5 % y 10 % la generación de estas emisiones.

Según Chistopher Weisz, partner de BCG GAMMA, la fortaleza de la IA radica en la capacidad de aprender por experiencia, recolectando cantidades masivas de datos del entorno, intuyendo conexiones que los humanos no pueden identificar, y finalmente recomendar acciones apropiadas teniendo como base sus conclusiones.

Explica que la IA puede apoyar iniciativas de reducción de GEI en tres frentes: monitorear, predecir y reducir emisiones. En el primer aspecto, las compañías pueden utilizar ingeniería de datos potenciada por IA para rastrear automáticamente las emisiones a lo largo de su huella de carbono, como, por ejemplo, datos de operaciones, viajes corporativos, equipos de TI, materiales, componentes y proveedores.

En el tema de la predicción, la IA puede pronosticar las emisiones futuras a lo largo de la huella de carbono de una empresa, en relación con los esfuerzos de reducción actuales, las nuevas metodologías de reducción de carbono y la demanda futura. Como resultado, la compañía puede establecer, ajustar y lograr objetivos de reducción con mayor precisión

Así las cosas, al tener transparencia y monitoreo de las emisiones a lo largo de la cadena de valor, herramientas avanzadas como la IA prescriptiva y la optimización pueden mejorar la eficiencia en la producción, el transporte y en otros segmentos de la cadena de valor, reduciendo así las emisiones de carbono y recortando los costos de las organizaciones empresariales.

Según Weisz, en el mundo se da mayor avance en el uso de estas tecnologías en industrias que tradicionalmente son las mayores emisoras de GEI: acero, cemento, hidrocarburos y bienes de consumo masivo. “Aunque esas cuatro industrias históricamente han sido las mas generadoras de GEI, esto es un desafío para empresas en cualquier industria, aunque en términos relativos sea menor, todas deberían poner foco, por ejemplo, en la optimización de consumo de energía en los data centers de las empresas de telecomunicaciones”, manifiesta.

En términos generales, apalancar IA con una visión de reducción de emisiones GEI es relativamente de baja adopción pero se espera que esta tendencia cambie en los próximos años con el objetivo de que se pueda mejor medir, monitorear, predecir y optimizar la huella de carbono.

En Colombia, las empresas han hecho avances en la adopción de herramientas de Inteligencia Artificial y Analítica Avanzada para mejorar sus procesos productivos y de back-office, pero para apalancar IA para reducir GEI, aún no se evidencia mucho avance.

Reducir emisiones generadas por tecnología informática

En esta apuesta por trabajar en la reducción de la emisiones de carbono, las compañías Mila, BCG GAMMA, Haverford College y Comet.ml lanzaron recientemente CodeCarbon, un paquete de software de código abierto con el que es posible calcular la huella de CO2 que generan los sistemas informáticos en función de su ubicación.

La IA puede beneficiar a la sociedad de muchas maneras, pero la cantidad de energía necesaria para dar soporte a los extensos sistemas que la respaldan puede tener un costo muy alto para el medioambiente.

CodeCarbon es un paquete de software capaz de determinar la cantidad de dióxido de carbono que producen los recursos informáticos utilizados para ejecutar código y permite que los desarrolladores optimicen su trabajo. También les recomienda cómo pueden reducir las emisiones seleccionando infraestructuras en la nube en regiones que utilicen fuentes de energía con menor huella de carbono.

“La IA es una tecnología muy valiosa, pero su uso incremental genera también un creciente impacto medioambiental. El software CodeCarbon puede ser de gran ayuda para que las organizaciones puedan calcular, divulgar y reducir su huella de carbono”, indicó David Marin, Head de BCG GAMMA.

El deterioro climático causado por las emisiones de gases de efecto invernadero es evidente. Los desarrolladores de CodeCarbon esperan que una herramienta capaz de medir el impacto medioambiental de las tecnologías de IA ayude a reducir la huella de carbono que estas generan.