En el camino a la transición energética, los autos eléctricos deben solucionar primero algunos problemas. La IA podría ayudar en ello.
El sector transporte contribuye con 37% de las emisiones de gases de efecto invernadero (GEI) a nivel mundial. Éste es uno de los principales factores que inciden en el problema del cambio climático para las generaciones futuras. Entre otros, el dióxido de carbono en la atmósfera, a partir del uso de combustibles fósiles, absorbe y emite radiación que contribuye a que cada vez aumente más la temperatura en todo el planeta, sobre todo en comparación con los niveles que se registraban antes de la Primera Revolución Industrial.
Si llegamos a superar en 1.5ºC esos registros preindustriales, el mundo en el que vivimos será completamente distinto. Y, en buena medida, inhabitable. Por ello, se hace un esfuerzo enorme porque industrias relacionadas con la transportación transiten hacia modelos más sustentables, como es el caso de los autos eléctricos. O de plano insistir en usar vehículos de 0 emisiones, como las bicicletas.
Pero el camino a la transición energética es largo y tortuoso; sobre todo, carísimo. No sólo en cuestión de dinero, sino de recursos, paradójicamente, energéticos. Porque se pueden llevar a cabo esfuerzos individuales para ahorrar electricidad. O encontrar esquemas en los que el transporte público—su uso y diseño—no empeore la crisis ambiental actual. Sin embargo, actualmente las industrias “verdes” tiene problemas climáticos fuertes en sí mismos. Por ejemplo, la producción de autos eléctricos no siempre se realiza con atención al medio ambiente; incluso, un vehículo de este tipo no termina por ser una opción óptima mientras la electricidad que utilice sea “sucia”o poco sustentable. Además, presentan problemas en la medida que los materiales de sus baterías no son manejados adecuadamente o carecen de mecanismos para utilizarse con eficiencia. Pero es posible que con ayuda de inteligencia artificial (IA) se puedan mejorar partes de esos procesos.
Inteligencia Artificial versus el cambio climático
La Inteligencia Artificial no es extraña al combate al cambio climático. Por su naturaleza misma, es una tecnología que sirve para recopilar información, procesarla y reconocer patrones; con ello, se pueden automatizar procesos o tomar las mejores decisiones posibles con datos claros y contundentes. Al final del día, pueden utilizar miles, incluso millones, de bases de datos simultáneamente para tratar de encontrar soluciones a problemas complejos.Encima de todo, a través de lo que se conoce como Machine Learning, las IA son herramientas con la capacidad de aprender de sus propios procesos; afinándolos y mejorándolos sobre la marcha. Así pues, la relevancia de la Inteligencia Artificial de cara a la crisis ambiental de las próximas décadas no es menor. Y con frecuencia hay avances en la materia.
Ya sea con miras a eficientar el cultivo de alimentos en un mundo que tendrá muchísimos problemas con su suministro por problemas ambientales, o para encontrar formas ideales para la distribución de medicina en momentos de crisis, la Inteligencia Artificial contribuye a la solución de problemas difíciles para la humanidad. En el caso del transporte y la contaminación que genera, por ejemplo una IA puede tratar de calcular cómo se distribuye energía eficientemente. ¿O en qué momento del día una batería solar debe recargarse? ¿Cómo se pueden articular mejor distintos puntos de la red eléctrica para que sustituyan a las gasolineras? ¿Cuáles son los materiales óptimos para los sistemas de autos eléctricos?
En busca del material perfecto perdido
Los autos eléctricos serán una solución ideal al problema de las emisiones de GEI en el sector transporte en la medida que sean verdaderamente sustentables. Por el momento, hay varios obstáculos que deben sortearse para lograrlo. En primer lugar, es fundamental que la manufactura de los vehículos sea sostenible en todo su proceso: las partes, sus desechos e incluso la ubicación de las fábricas. Idealmente, que los autos eléctricos puedan ser producidos enteramente en cadenas de valor regionales, sin tener que cruzar demasiadas fronteras antes de llegar al consumidor final.
En segundo lugar, para que los autos eléctricos sean parte de una verdadera transición energética es necesario que sus fuentes de energía sean sostenibles. Es decir, sirve de poco tener uno de estos vehículos si la red que los alimenta no es una adecuada y óptima. Por último, es necesario que las baterías de litio que impulsan estos autos se puedan recargar fácil y rápidamente; asimismo, que sus desechos sean manejados con los más altos estándares de cuidado y precaución para que no termine saliendo más caro el caldo que las albóndigas.
Y en este contexto es que la Inteligencia Artificial puede solucionar los problemas ambientales de los autos eléctricos. Recientemente se dio a conocer que un grupo de investigadores de Carnegie Mellon, por ejemplo, han alimentado por meses a un sistema de ML cantidades industriales de resultados de desempeño de baterías de litio en autos eléctricos. La idea es que este robot proponga todas las alternativas que se le ocurran para poder modificar la distribución de electrolitos, así como los sistemas de carga y drenado para eficientar procesos. Así, “carcacha, paso a pasito”, se puede contribuir a mitigar los efectos del cambio climático desde casi cualquier industria.
