Page 42 - Revista Isalud Nro 88

ción de sus necesidades, solución que no solo facilita “aprendido” a determinar su composición, empleado
la movilidad, sino que también minimiza su impacto exitosamente en Mendoza .
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ambiental. Otra contribución importante es la genera- La ONG Rainforest Connection utiliza sensores
lización de vehículos sin conductor y la aplicación a los acústicos en los árboles. Estos “escuchan” lo que ocu-
semáforos regulando la duración de las “ondas verdes” rre en el bosque y lo transmiten en tiempo real a una
en función del caudal vehicular . nube. Así, un sistema de IA reconoce sonidos espe-
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La IA también puede ayudar a potenciar la eficien- cíficos, como los de una motosierra o un camión, y
cia de las energías renovables. Las empresas ya están envía alertas a las autoridades locales permitiendo
empleando esta tecnología para conocer la disponibi- evitar la tala ilegal. Casi 600 dispositivos “guardia-
lidad diaria de las instalaciones encargadas de gene- nes”, han sido ya instalados en 35 países, como Bra-
rar energía (aerogeneradores, centrales hidráulicas, sil, Indonesia, Congo, Filipinas, Reino Unido, Chile,
plantas de biomasa, etc.), predecir la generación de Italia o Polonia .
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energía necesaria en los próximos días y, por último, La IA puede contribuir a la producción de compost
prevenir y diagnosticar averías. mejorando la eficiencia, la precisión y la productivi-
En Argentina se han desarrollado algunos produc- dad. En el cuadro 2 se presentan ejemplos de los pro-
tos basados en IA tales como uno que permite seguir cesos en los que puede intervenir.
la evolución de los bosques a lo largo del tiempo, La multinacional de tecnología IBM ha aplicado IA
identificar y monitorear los cambios en la superfi- para desarrollar una herramienta que puede calcular
cie deforestada y su localización , otro que analiza las probabilidades de que se produzca un incendio
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imágenes satelitales para determinar la extensión de forestal a distancias de hasta 15 kilómetros y puede
áreas afectadas por grandes incendios forestales , y ayudar a combatirlo de una manera más rápida y ágil .
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otro que partiendo de imágenes captadas por dro- Según Sims Witherspoon, directora de DeepMind la
nes identifica micro y megabasurales y, más aún, ha empresa de IA responsable de la reducción del consu-
Cuadro 2. Impactos de la IA en las plantas de compostaje

La IA puede tener una serie de impactos positivos en las instalaciones de compostaje,
mejorando la eficiencia, la precisión y la productividad general:

n Clasificación de residuos: la IA permite automatizar a los equipos de mantenimiento abordar los
la clasificación de materiales de desecho, identificar problemas antes de que provoquen fallas en los
y separar eficientemente diferentes tipos de equipos, minimizando el tiempo de inactividad y
residuos, como residuos orgánicos, plásticos, optimizando las operaciones de la planta.
metales y papel asegurando que la instalación de n Control de calidad: la IA puede facilitar los
compostaje solo reciba los residuos orgánicos que procesos de control de calidad mediante el análisis
necesita, reduciendo la contaminación y mejorando de muestras de compost para diversos parámetros,
el proceso de compostaje. como el contenido de nutrientes, los niveles
n Optimización del proceso: el monitoreo y ajuste de pH, el contenido de humedad y la actividad
en tiempo real de la temperatura, la humedad y los microbiana, proporcionando evaluaciones rápidas
niveles de oxígeno permite optimizar el proceso de y precisas de la calidad del compost, asegurando
compostaje, lo que resulta en una descomposición que cumpla con los estándares de la industria y los
más rápida y un compost de mejor calidad. requisitos reglamentarios.
n Análisis predictivo: la IA permite tener en cuenta n Optimización energética: la IA puede ayudar
los patrones climáticos, la temperatura, la humedad a mejorar el consumo de energía en las
y otras variables, y así estimar el tiempo que instalaciones de compostaje permitiendo sugerir
tardarán los desechos orgánicos en descomponerse formas de reducir el consumo de energía, como
y producir compost de alta calidad. ajustar los horarios de operación de los equipos,
n Mantenimiento de la planta: la IA permite hacer optimizar los procesos de calefacción o aireación
el mantenimiento predictivo e identificar posibles e identificar alternativas de mayor eficiencia
problemas o anomalías en tiempo real permitiendo energética.
Fuente: Modificado de Nageler-Petritz H. (2023) Compost odour emissions 10 questions about odour emissions control at composting plants. Disponible
en https://waste-management-world.com/materials/10-questions-about-odour-emissions-control-at-composting-plants/?utm_campaign=WMW%20-%20
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VOLUMEN 18—NÚMERO 88—AGOSTO 2023