El potencial de la inteligencia artificial para la sostenibilidad industrial

La reciente ola de altas temperaturas que ha azotado a varios países durante semanas ha provocado serias preocupaciones sobre el cambio climático y sus consecuencias. Desde el aumento de los incendios forestales hasta la declaración de contingencias ambientales, la necesidad de abordar estos problemas se vuelve cada vez más urgente. En este contexto, la tecnología emerge como una aliada crucial en la búsqueda de soluciones orientadas a la sostenibilidad.Durante marzo, dos fechas destacadas, el Día Mundial de la Ingeniería para el Desarrollo Sostenible y el Día Mundial del Clima, sirvieron como recordatorio de la importancia de abordar el cambio climático. En línea con el Acuerdo de París, que busca limitar el calentamiento global por debajo de 1.5°C para el año 2050, es fundamental que las industrias exploren nuevas formas de reducir su impacto ambiental.

Alejandra Soberón, Consultora de Tecnología Empresarial en SoftServe, destaca el papel clave que la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (machine learning, ML) pueden desempeñar en este proceso. Estas tecnologías no solo pueden hacer que las industrias sean más eficientes, sino también más sostenibles y respetuosas con el medio ambiente.

Soberón explica que la implementación de la IA y el ML puede tener un impacto significativo en diversas áreas productivas, incluyendo alimentos y bebidas, ensamblaje de automóviles, minería, agricultura y construcción. Por ejemplo, en la industria alimentaria, la IA puede optimizar la cadena de suministro y reducir el desperdicio, mientras que en la agricultura, puede mejorar la gestión de recursos hídricos y optimizar el uso de fertilizantes.

“Ambas innovaciones tienen el potencial de transformar industrias enteras, haciéndolas más eficientes, sostenibles y respetuosas con el medio ambiente. Independientemente de las particularidades de cada sector, su aplicación no sólo contribuye a la sostenibilidad ambiental, sino que también ofrece ventajas económicas pues reducen costos a través de la eficiencia y la optimización de recursos”; explica. Al respecto, Alejandra Soberón ofrece ejemplos precisos de la implementación de IA y ML en cinco áreas productivas donde México destaca.

Alimentos y bebidas

• Optimización de la cadena de suministro: La IA puede analizar patrones complejos de demanda y suministro, optimizando el inventario y reduciendo el desperdicio. Al prever la demanda con mayor precisión, las empresas pueden fabricar y ordenar cantidades más ajustadas de alimentos y bebidas, minimizando el exceso y la pérdida ya sea de insumos o del mismo producto final.
• Eficiencia energética en la producción: Los sistemas de inteligencia artificial pueden monitorear y gestionar el consumo de energía en las plantas, identificando áreas donde se puede reducir o que tengan oportunidad de implementar energías renovables, lo que disminuye la huella de carbono de la producción en sí y brinda a las compañías un perfil más verde para diferenciarse en su mercado.

Ensamble de automóviles

• Fabricación predictiva: La IA puede anticipar fallos en la maquinaria y en los procesos de ensamblaje, permitiendo mantenimientos predictivos que reduzcan el tiempo de inactividad y los recursos desperdiciados. Esto no sólo mejora la eficiencia, sino que también reduce el consumo de energía y de materiales. Un caso de éxito de SoftServe atendiendo a la industria automotriz con tecnologías avanzadas como los “gemelos digitales“, se dio con el proveedor para fabricantes automotrices Valeo, firma que redujo la cadena de suministro y el tiempo de comercialización mediante una plataforma de desarrollo para crear y operar aplicaciones del metaverso, pruebas de concepto y demos de producto, al ofrecer duplicados fotorrealistas de equipos de iluminación físicos en un espacio virtual; permitiendo a los clientes elegir, diseñar y previsualizar sistemas de iluminación de forma rápida y eficiente.
• Diseño sostenible: Utilizando machine learning para analizar y optimizar el diseño de los vehículos, las empresas pueden crear automóviles que sean más ligeros y eficientes en el consumo de combustible, o que estén optimizados para el rendimiento de las baterías eléctricas por ejemplo, reduciendo en consecuencia su impacto ambiental.

Minería

• Monitoreo ambiental: La inteligencia artificial puede ser utilizada para monitorear el impacto ambiental de las operaciones mineras, analizando datos de satélite y drones en tiempo real para detectar cambios en los ecosistemas y gestionar mejor los recursos naturales o las posibles afectaciones a la biodiversidad. Algunos avances al respecto ya se han dado en el sector energético (oil & gas), con soluciones como “Hydrocarbon Leak Detection” de SoftServe, que combinando IA, ML, internet de las cosas (IoT) y big data con supervisión remota, hace que las compañías pasen de una gestión de fugas reactiva a una proactiva, convirtiendo los datos en información procesable para emitir alertas instantáneas que evitan los derrames de petróleo y las fugas de gas.
• Optimización de recursos: A través del ML, se pueden optimizar las rutas de transporte y la planificación de las excavaciones para minimizar la destrucción del entorno y el consumo de combustible, así como para mejorar la eficiencia en el uso del agua y la energía.

Agricultura

• Agricultura de precisión: La IA permite analizar con mucha precisión datos climáticos, del suelo y de cultivos para optimizar el uso de agua, fertilizantes o pesticidas, reduciendo el impacto ambiental y mejorando los rendimientos. Esto incluye la identificación de enfermedades de los cultivos de forma temprana, para tratarlas de manera eficaz y específica antes de que se esparzan. Un ejemplo de tal tipo de innovación es la plataforma “Smart Agricultural Robotics” de SoftServe, que gracias a la inteligencia artificial, la orquestación de circuito cerrado y la percepción robótica automatiza por completo tareas que consumen mucho tiempo, como la supervisión de plantas, el trasplante y la cosecha, propiciando una agricultura de precisión optimizada.
• Gestión de recursos hídricos: El aprendizaje automático puede prever necesidades hídricas de los cultivos con alta precisión, permitiendo riegos automatizados y optimizados que reducen el desperdicio de agua.

Construcción

• Optimización de materiales y diseño: La inteligencia artificial puede ser utilizada para diseñar edificios más eficientes desde el punto de vista energético, seleccionando materiales sostenibles y optimizando la orientación y distribución de los espacios para maximizar el uso de la luz natural, al mismo tiempo que se minimiza la necesidad de calefacción y aire acondicionado.
• Gestión de residuos: Los algoritmos avanzados del machine learning pueden prever la cantidad de materiales necesarios en un proyecto, para minimizar el exceso y gestionar de manera más eficiente los residuos de construcción, promoviendo el reciclaje y la reutilización de insumos.

Además de los beneficios ambientales, la aplicación de estas tecnologías también puede tener ventajas económicas, como la reducción de costos a través de la eficiencia y la optimización de recursos. SoftServe ha desarrollado varias soluciones innovadoras para la sostenibilidad, incluyendo plataformas para la agricultura de precisión y sistemas de monitoreo ambiental en la industria minera.

En un esfuerzo por promover prácticas sostenibles, SoftServe ha lanzado el programa OpenTech, que reúne a profesionales dispuestos a abordar problemas sociales urgentes a través de la tecnología. Además, la empresa apoya iniciativas como la “Convocatoria Escuelas por la Tierra”, que busca integrar principios de sostenibilidad en el sistema educativo en América Latina y el Caribe.

Si bien el camino hacia la sostenibilidad industrial puede parecer desafiante, el uso de la IA y el ML ofrece un potencial significativo para transformar nuestras industrias y hacerlas más respetuosas con el medio ambiente. Con el apoyo de la tecnología y la colaboración entre empresas, podemos avanzar hacia un futuro más sostenible y eficiente para todos.