Ante el continuo crecimiento de la población global y las presiones ambientales que sufre el planeta, los recursos naturales constituyen un bien escaso que hay que lograr gestionar de forma más eficiente.
En este escenario, los avances en innovación tecnológica nos traen herramientas revolucionarias, como la inteligencia artificial (IA), capaces de ofrecer soluciones para la optimización de sectores clave como la gestión del agua, los residuos y la valorización energética.
La IA no solo facilita la toma de decisiones basada en datos en tiempo real, sino que también introduce mejoras sustanciales en la reducción del desperdicio, la optimización de procesos y la transición hacia una economía circular. Con el apoyo de estas tecnologías, es posible avanzar hacia un modelo de gestión más sostenible, donde los recursos se utilicen de manera más racional y eficiente, y se minimice el impacto ambiental.
IA para la gestión del agua
El agua es un recurso vital cuya gestión debe hacer frente a los desafíos provocados por el cambio climático. Ante esto, la IA ofrece soluciones que facilitan el análisis de datos y algoritmos de aprendizaje automático con los que mejorar la eficiencia en el uso, distribución y tratamiento de este recurso.
Un ejemplo de la aplicación de estas soluciones lo tenemos en el proyecto GENESIS, impulsado por el Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC), cuyo objetivo es mejorar la gestión del agua mediante la creación de modelos predictivos que permitan gestionar los recursos hídricos de manera más eficiente.
GENESIS pretende demostrar que las soluciones innovadoras basadas en la naturaleza (SbN) pueden mejorar su resiliencia climática. Se trata de infraestructuras que captan y almacenan agua (como pozos o galerías subterráneas), balsas para aguas residuales, sistemas de tratamiento de estas aguas, sistemas que protegen contra eventos extremos (como diques o barreras que mitigan inundaciones), sistemas de monitoreo de acuíferos, etcétera.
En definitiva, se trata de proteger de forma efectiva las aguas del subsuelo, mejorar la eficiencia en su uso y reutilizar la más posible, apoyando también las actividades sociales y económicas.
El uso de la IA, junto a los gemelos digitales (réplicas virtuales), permitirán demostrar el impacto de una solución basada en la naturaleza a pequeña escala y cómo estas propuestas pueden funcionar en condiciones reales, a mayor escala, pudiendo integrarlas en las infraestructuras hidráulicas insulares y europeas.
IA para la gestión de residuos
La gestión de residuos es otro campo donde la IA tiene un impacto significativo.
La creciente cantidad de residuos generados por la sociedad moderna suponen un desafío para los sistemas de gestión tradicionales. Ante esto, la integración de la IA en los sistemas de gestión permite mejorar la eficiencia en la clasificación, recolección y reciclaje de residuos, lo que no sólo reduce la cantidad de desechos que terminan en vertederos, sino que también aumenta las tasas de recuperación de materiales valiosos.
Una de las aplicaciones más innovadoras de la IA en este campo es su capacidad para automatizar la clasificación de residuos.
Mediante el uso de sensores avanzados y sistemas de visión por computadora, la IA puede identificar, clasificar y separar distintos tipos de materiales, como plástico, papel, vidrio y metales, con una precisión que supera a la de los métodos tradicionales.
Esto es particularmente relevante en plantas de reciclaje, donde la mezcla de residuos es compleja y su separación eficiente es crítica para maximizar el valor de los materiales recuperados.
Además de su aplicación en las plantas de tratamiento, la IA también está revolucionando la gestión logística de la recolección de residuos. Los algoritmos inteligentes permiten optimizar las rutas de los camiones recolectores, basándose en datos en tiempo real sobre el volumen de desechos y los niveles de llenado de los contenedores. Esto, no sólo reduce los costos operativos y las emisiones de CO2 al minimizar los desplazamientos innecesarios, sino que también garantiza un servicio más eficiente, evitando desbordes o recolecciones innecesarias.
Otro ejemplo destacado de la aplicación de la IA es su uso para incentivar el reciclaje a nivel ciudadano. Esto lo podemos ver en el proyecto RECICLABOX, que se está llevando a cabo en la localidad de Bétera (Valencia).
Este proyecto piloto, implementado por el Ayuntamiento de Bétera y que surge dentro del proyecto RECICLAI360, tiene como objetivo promover el reciclaje mediante el uso de IA y la participación ciudadana.
RECICLABOX es una aplicación que permite a los usuarios depositar sus residuos reciclables en contenedores que reconocen el tipo de material y registran la cantidad depositada. Los ciudadanos son recompensados con incentivos por su participación, lo que fomenta la responsabilidad ecológica y mejora los hábitos de reciclaje en la comunidad.
Además de promover la participación activa de los ciudadanos, RECICLABOX utiliza datos recopilados por sus sistemas inteligentes para mejorar la eficiencia de la gestión de residuos. La IA analiza los patrones de uso, lo que permite ajustar las frecuencias de recolección y optimizar la disposición de los contenedores en la ciudad.
De esta forma, esta iniciativa no sólo facilita la participación ciudadana en la gestión sostenible, sino que también ofrece al municipio una herramienta para gestionar de manera más eficiente los recursos y reducir el impacto ambiental.
Por tanto, la IA también está siendo utilizada para predecir la generación de residuos a largo plazo.
Mediante el análisis de datos históricos y patrones de comportamiento, los algoritmos de inteligencia artificial pueden predecir el volumen y tipo de residuos que se generarán en diferentes regiones o durante eventos específicos.
Esto permite a las administraciones locales y a las empresas planificar mejor sus recursos, asegurando que los sistemas de tratamiento de residuos estén preparados para manejar grandes volúmenes de desechos, y evitar, así, colapsos o sobrecargas en las infraestructuras existentes.
IA para la gestión de plantas de valorización de residuos
Las plantas de valorización de residuos, especialmente las que generan biogás o biometano, representan una solución innovadora para transformar los desechos en energía.
La integración de la IA en estas plantas, a través de tecnologías como los gemelos digitales, permite optimizar y mejorar su funcionamiento.
Un gemelo digital es una representación virtual de una planta física, que utiliza datos en tiempo real para simular y analizar su rendimiento.
El uso de esta tecnología en las plantas de biogás permite monitorizar y predecir el rendimiento de la planta, optimizando la producción de biogás y minimizando los costos operativos.
Al simular diferentes escenarios, los operadores pueden tomar decisiones informadas sobre el ajuste de parámetros y el mantenimiento preventivo, evitando tiempos de inactividad y mejorando la eficiencia general.
Además, los gemelos digitales facilitan el desarrollo y prueba de nuevas estrategias de gestión sin interrumpir las operaciones en la planta real. Esto contribuye a la mejora continua y al desarrollo de tecnologías más eficientes para la conversión de residuos en energía.
Un ejemplo del uso de gemelos digitales en una planta de biogás lo tenemos en el proyecto DigitalTwin4AgroBiogas.
Este proyecto diseñará y desarrollará un gemelo digital, basado en inteligencia artificial, con el fin de mejorar la viabilidad de las plantas y ofrecer una solución sostenible para el tratamiento de los residuos orgánicos.
Para ello, se analizarán las instalaciones que producen biogás a partir de residuos ganaderos (purines de cerdo) y residuos Sandach (subproductos de origen animal no destinados a consumo humano).
Con este proyecto se espera lograr mejorar la producción de biometano por tonelada de residuo, al tiempo que minimizar los costes relativos a la gestión de los residuos e incrementar el potencial de descarbonización del gas renovable generado.
Por lo tanto, el uso de la IA en la gestión de plantas de valorización de residuos no sólo va a permitir optimizar los procesos, sino que también contribuir a la reducción de emisiones de gases de efecto invernadero, avanzando hacia una economía circular y sostenible.
En definitiva, la IA se presenta como una herramienta clave para la gestión sostenible de recursos. A medida que las tecnologías basadas en la IA continúan desarrollándose e integrándose en las prácticas de gestión, es probable que veamos una mejora significativa en la forma en que utilizamos y valoramos nuestros recursos naturales.
