La importancia de la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático para combatir las emisiones de carbono
En este artículo, reflexionamos sobre la Inteligencia Artificial (IA) y su ámbito cognitivo, el Aprendizaje Automático (AA), y cómo estas tecnologías podrían llegar a ser el futuro para controlar los niveles de emisión de gases de efecto invernadero en el sector del transporte y la logística.
En los últimos años, las emisiones de gases de efecto invernadero (GEI) y su impacto negativo en el clima mundial han sido objeto de frecuentes debates. Afortunadamente, se han tomado medidas tangibles para reducir dichas emisiones, como demuestran el Plan de Acción Climática 2050 de Alemania y el Acuerdo Verde Europeo. Además, también se han puesto en marcha iniciativas corporativas globales como el Proyecto de Divulgación de Carbono (CDP), que ayuda a las empresas y a las ciudades a divulgar su impacto medioambiental, y otras iniciativas de base científica para reducir las emisiones de carbono de las empresas.
Junto con estas iniciativas gubernamentales y corporativas, la Inteligencia Artificial (IA) y su dominio cognitivo, el Aprendizaje Automático (AA), también se utilizan cada vez más para mitigar el cambio climático y están impulsando el futuro de los niveles de emisión de GEI para particulares y organizaciones. En cuanto al sector del transporte y la logística, creemos que las herramientas de AA también pueden ser especialmente útiles para tomar decisiones basadas en datos sobre las emisiones de carbono.
A lo largo del tiempo, el uso de la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático en el sector del transporte y la logística ha permitido abordar con éxito las emisiones de carbono. He aquí algunos ejemplos:
Apoyo en la gestión de las actividades de transporte
Debido a los desequilibrios de la demanda, a las limitaciones de tiempo o a una planificación insuficiente, aproximadamente el 30% de los transportes son rutas (parcialmente) vacías. En los últimos años, el aprendizaje automático ha ayudado a las empresas a reducir su actividad de transporte y sus emisiones agrupando geográficamente a los transportistas y los destinos de las mercancías y detectando las interrupciones en las rutas de transporte. Esta tecnología también ha permitido anticipar combinaciones complejas de tamaño de carga, tipo de transporte, cobertura de rutas y características del servicio.
Análisis de vehículos y mejora de la eficiencia del transporte
Los algoritmos de aprendizaje automático también se han utilizado para realizar análisis predictivos de los vehículos y ensamblar con precisión sus componentes, lo que ha permitido mejorar el diseño y la funcionalidad de los vehículos y aumentar la eficiencia en el transporte de mercancías. Además, el uso del AA para el análisis de vehículos ha tenido un impacto positivo en la reducción de emisiones: Al acceder a un gran volumen de datos sobre todos los componentes del vehículo, las empresas tienen un conocimiento superior de sus vehículos y consiguen una conducción más eficiente con menos desgaste del vehículo y menos emisiones.
Fomento de los vehículos eléctricos
La aplicación más conocida de las herramientas de AA en el sector del transporte y la logística es, sin duda, la de los vehículos eléctricos (VE), en los que la detección de objetos y patrones se utiliza a menudo para mejorar la seguridad y la conducta en la conducción. Los métodos de AA aplicados a los VE también son beneficiosos para el control de las emisiones y la mitigación del cambio climático, ya que proporcionan un valioso apoyo al proceso de recarga de los VE, permitiendo detectar anomalías de forma temprana y evitando fallos en la carga. Además, con su capacidad de aprender continuamente de los datos de rendimiento, los métodos de AA pueden hacer que el proceso de producción de vehículos sea más rentable.
Seguridad de la carga, tiempo de llegada e identificación de los camiones en las instalaciones
En lo que respecta a cuestiones logísticas como la seguridad de la carga, los tiempos de llegada y la supervisión e identificación de vehículos, los métodos de aprendizaje automático también se utilizan a menudo en las instalaciones logísticas. Estas tecnologías facilitan la localización de un vehículo en una instalación y minimizan cualquier posible error al planificar la recogida y entrega de la carga. Además, mediante el uso de normas de clasificación y agrupación, las herramientas de AA proporcionan estimaciones mejoradas de la duración del transporte y el tiempo de llegada, reduciendo los costes y mejorando el flujo de trabajo en astilleros, centros logísticos y otras instalaciones. Como resultado, se reducen las emisiones en estos lugares.
Se prevé que el uso de la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático en el sector del transporte y la logística sea una de las estrategias más sostenibles para alcanzar los futuros objetivos climáticos. Aunque estas tecnologías todavía se utilizan a pequeña escala en el sector, representan una oportunidad real para reducir las emisiones de GEI. Las empresas están empezando a utilizarlas para aumentar su capacidad de generación de datos y hacer más eficientes sus operaciones.
Fuente:
APPANION