Las ciudades del futuro buscarán ser sostenibles y ofrecer una mejor calidad de vida para sus habitantes. Esto significa aprovechar las fuentes de energía renovables, maximizar la eficiencia energética y aumentar el transporte electrificado a una escala sin precedentes. Un informe recientemente publicado por la UIT, el organismo especializado de las Naciones Unidas para las telecomunicaciones/TIC, afirma que la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático están surgiendo como herramientas clave para hacer realidad ese futuro a medida que las temperaturas globales aumentan.
El Acuerdo de París de 2015 exigía limitar el aumento de la temperatura media mundial a 1,5oC en comparación con los niveles preindustriales, lo que implica una reducción masiva de las emisiones de gases de efecto invernadero (GEI). Para cumplir con ese ambicioso objetivo climático se requeriría una eliminación casi total de las emisiones de la generación de energía, la industria y el transporte para 2050.
En este escenario del futuro, las fuentes de energía renovable, como el sol, el viento, los biocombustibles y el hidrógeno de origen renovable, harían posible, en teoría, las emisiones netas cero. Pero las instalaciones solares y eólicas -cuya producción varía con las estaciones, el tiempo y la hora del día- requieren una compleja gestión de la red y una capacidad de respuesta en tiempo real para funcionar las 24 horas del día.
Es por esto que las redes inteligentes que incorporan el análisis de datos emergen como elementos clave ya que estas pueden funcionar sin problemas con altas cuotas de energía solar y eólica. Los métodos de IA -en particular la optimización, el aprendizaje automático, la previsión de series temporales y la detección de anomalías- tienen un papel crucial en el diseño y el funcionamiento de esta futura red eléctrica libre de carbono que permitiría a las personas vivir mejor en ciudades resilientes y sostenibles.
Según una herramienta de modelización utilizada en Monash, una red eléctrica de Indonesia podría alcanzar el 50% de energías renovables en 2030 sin ningún coste adicional en comparación con la construcción de nuevas centrales de carbón y gas. Los costes de generación de energía renovable han caído en picado en todo el mundo en los últimos años.
Los cambios en la demanda de calefacción, luz o movilidad por parte de los consumidores pueden crear más incertidumbres, especialmente en los entornos urbanos. Pero el aprendizaje por refuerzo, combinado con redes neuronales, puede ayudar a entender cómo consumen energía los edificios, recomendando ajustes y orientando el comportamiento de los ocupantes.
Dan Jeavons, Director General de Ciencia de Datos de Shell afirma al respecto que: "La IA puede hacer que nuestros activos actuales sean más eficaces y eficientes, pero también puede ayudarnos a desarrollar nuevos modelos de negocio, tanto en términos de tecnología más limpia como para nuestros clientes". El gigante energético mundial puso en servicio más de 65 aplicaciones de IA el año pasado, lo que permitió a la empresa supervisar 5.700 equipos y generar datos en tiempo real de toda su base de activos.
Las representaciones virtuales en tiempo real -conocidas como gemelos digitales- han sido fundamentales para imaginar ciudades inteligentes y sostenibles. En el marco de la iniciativa mundial United for Smart Sustainable Cities (U4SSC), un proyecto con unas 50 ciudades y comunidades de Noruega utiliza gemelos digitales para evaluar los retos comunes, modelar escenarios e identificar las mejores prácticas.
En el caso de los gemelos digitales, un enfoque de privacidad por diseño con una IA transparente y fiable será clave para infundir confianza a los ciudadanos. El informe publicado por UIT advierte que se espera que la próxima generación de redes en las ciudades esté diseñada para proteger los datos personales, reducir el consumo de la red y hacer más sostenible la informática de alto rendimiento para así mejorar la calidad de vida de todos y todas.
