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miércoles, 21 de febrero de 2024

Energías sustentables, estamos perdiendo la oportunidad de construir conocimiento

En mis conversaciones cotidianas los temas de fuentes renovables son recurrentes, después de comentar sobre las bondades de las fuentes renovables, frecuentemente me preguntan: ¿Por qué no observamos un cambio rápido hacia las energías renovables? Hoy sabemos que las fuentes renovables de energía, además de no emitir gases de efecto invernadero, son más baratas. El hecho de que hace algunas décadas eran más caras que los combustibles fósiles ya pasó a la historia y en la actualidad tienen ventajas tecnológicas, ambientales y económicas sobre las fuentes fósiles.
Ante esta genuina pregunta de especialistas en otras áreas, familiares, periodistas, normalmente, contesto que considero que hace falta divulgar más estas bondades. 
Nuevamente, al igual que la semana pasada quiero enfatizar que estamos perdiendo la oportunidad de construir conocimiento más cercano a nuestras poblaciones y entornos. En este caso me referiré al uso de fuentes renovables de energía y a las causas de la lenta adopción en nuestros entornos. 
Para mi resulta muy significativo que en países con un menor ingreso promedio per cápita que México, están invirtiendo dinero y esfuerzo para responder estas preguntas. Recientemente, en la revista Scientific Reports se publicó un artículo que aborda este tema en Bangladés. Este estudio investigó los factores que influyen en la adopción de energía limpia entre los hogares de Bangladés, utilizando la descomposición de Blinder-Oaxaca que conlleva a la conclusión esperada, las poblaciones urbanas adoptan más rápidamente la tecnología de renovables. 


Imagen generada con inteligencia artificial mediante la frase "ultra defined image of happy Mexican people working in open workshops using photovoltaic and wind turbines on the tops of the buildings in a tropical environment landscape." en leonardo.ai

Deseo hacer un paréntesis, al ver en el resumen la mención a una metodología estadística llamada Blinder-Oaxaca, seguramente de manera similar a quien lee estas líneas se despertó mi curiosidad para saber más sobre el método Blinder-Oaxaca. Mi imaginación voló e imaginé alguna metodología inspirada en algún hecho o en alguna condición o en algún juego o en “algo” de la región de Oaxaca. Al leer sobre esta metodología, aprendí, y mi prejuicio se desvaneció. El método Blinder-Oaxaca fue propuesto para analizar estadísticamente diferencias en los promedios entre grupos de las variables independientes y proyectándolas a los resultados en las variables dependientes. Regresando al resultado de este trabajo sobre Bangldesh, aunque aporta información tengo que enfatizar que las correlaciones no explican y hace falta analizar con perspectivas sociotécnicas estas preguntas.
En esta última dirección apuntan los esfuerzos liderados por Karla Cedano Villavicencio, Ana Rincón Rubio y Manuel Martínez Fernández en temas de pobreza energética y los aspectos emocionales en la transición energética que, efectivamente, aportan información valiosa para intentar responder este tipo de preguntas. En sus trabajos concuerdan en que la pobreza económica es un factor que disminuye el uso de las renovables y el entorno rural o urbano también determina la velocidad de la transición; adicionalmente incluyen aspectos emocionales que conflictúan a las comunidades ante el ofrecimiento de acceso a la energía que no considera la satisfacción de las necesidades comunitarias. 
Los gobiernos en México han utilizado el término acceso a la energía para combatir la desigualdad energética; pero el dar acceso a energía ha dejado de lado aspectos como suficiencia, entorno y calidad energética entre otros. Por ejemplo, estos aspectos son relevantes para conseguir confort térmico en las edificaciones de cada entorno, muchos de los desarrollos en tecnologías o normas energéticas en los países del norte global se refieren a la calefacción que no son necesarias o adaptables a los países en la región intertropical [3]. Adicionalmente, la oferta centrada en el acceso a la energía, que puede involucrar la energía de iluminación o para algún otro artefacto eléctrico, no resuelve la necesidad energética de la población para satisfacer sus necesidades y mucho menos para generar productos o servicios con valor de intercambio y esta limitación produce emociones contradictorias. Los aspectos emocionales se refieren a tristeza, decepción, enojo o culpabilidad, emociones que provocan ambivalencias a las comunidades hacia las energías en general, pero en particular hacia las nuevas tecnologías. Así, con solo brindar el acceso a la energía, sin considerar a la energía como un medio para satisfacer las necesidades y para la construcción de productos y servicios con valor de intercambio conlleva a una satisfacción energética frágil e incompleta en las comunidades.
Antes de concluir, quiero agradecer el Dr. Marco José quien leyó el artículo de la semana antepasada y amablemente me hizo llegar un artículo sobre la COVID larga en México que fue publicado en línea el día 3 de febrero pasado y que yo no alcance a conocer cuando escribí ese artículo. Este trabajo realizado por colegas del Instituto Nacional de Geriatría, Instituto Nacional de Cardiología y de la UNAM concluye, entre otros hallazgos, que los síntomas de la COVID-19 persisten en un 12 % en la población mayor de 20 años, un alto porcentaje de la población que merece atención. Finalmente, también concluyen que la forma severa de estos síntomas disminuye con la vacunación. Así que a vacunarnos.
Estos son ejemplos muy interesantes con aporte sustancial a nuestro conocimiento en dos áreas enfocadas, a su manera, en el bienestar de la población mexicana, pero nos hacen falta mayor conocimiento de nuestros entornos.
Ahora déjenme regresar al tema energético. Quiero enfatizar que para transitar hacia las fuentes renovables de manera justa, comparto la opinión de las Dras. Cedano y Rincón en que debemos realizar nuevas investigaciones en estas direcciones sociales, en particular, las emocionales para poder responder a la pregunta planteada y muchas otras que se están quedando en nuestros tinteros.


Este artículo fue publicado el día 21 de febrero en el periódico la Unión de Morelos

miércoles, 18 de octubre de 2023

Inteligencia artificial y soluciones sustentables.

Estamos siendo testigos de la inclusión de la inteligencia artificial para resolver problemas en muchas y diversas actividades humanas. Uno de los más grandes desafíos que tenemos en la actualidad es la construcción de un futuro con bienestar social. Para conseguir este futuro se pueden plantear diversas estrategias, pero una de las que considero más adecuadas es la concepción de un futuro sustentable.
Hace unas semanas llamó mi atención un artículo de perspectivas aparecido hace un año en la revista Nature que aborda el papel de la inteligencia artificial, en particular del aprendizaje automático (machine learning, ML), en la construcción de un futuro de energía sustentable.
Claramente, dentro de los retos sociotécnicos que tenemos, la transición del uso de combustibles fósiles a las fuentes de energía renovables es uno de los desafíos globales más urgentes. Esta transición exige avances sociotecnológicos para la generación, almacenamiento, conversión y gestión eficiente y sustentable de la energía que proviene de las renovables, es decir, para todo el ámbito energético inclusive los aspectos sociales en cada una de estas fases.
Recordemos que la quema de combustibles fósiles cubre aproximadamente el 80 % de las necesidades energéticas del mundo y es la mayor fuente de emisiones de gases de efecto invernadero y, por ende causa directa del cambio climático. También hemos mencionado que el uso de fuentes de energía renovables, en particular la energía solar y eólica, es una estrategia económicamente viable para combatir este cambio climático y adaptarnos a una forma de vida diferente a la actual.
En esta ocasión quiero resaltar que la comunidad científica ha comenzado a incorporar técnicas de aprendizaje automático para acelerar estos avances. En el artículo se detallan algunos indicadores para monitorizar el avance en las nuevas tecnologías con el uso del ML y con ello conocer la aceleración que puede tener la transición energética.

Imagen generada con inteligencia artificial con la frase "abstract image of artificial intelligence designing a new material for sustainable energy" en leonardo.ai

Estas técnicas han sido enfocadas al diseño y construcción de nuevos materiales, explorando de manera acelerada múltiples propiedades de los materiales. Por ejemplo la exploración de diseños de materiales compuestos por diferentes elementos o estructuras cristalinas o materiales de perovskitas en celdas solares buscando mayor eficiencia y estabilidad.
La inteligencia artificial se ha enfocado en analizar materiales con geometrías novedosas o para modelar materiales con estructura compleja que son requeridos en los diferentes procesos de almacenamiento o conversión de energía. El aprendizaje supervisado, se ha usado para analizar grandes cantidades de datos y proponer estructuras complejas con posibilidades de pronosticar las propiedades adecuadas de los materiales para aplicaciones energéticas. Una perspectiva prometedora del ML se relaciona con la automatización de los procesos de toma de decisiones asociados con los suministros de energía. Estos suministros de energía, aprovechan la flexibilidad en la demanda y las variaciones en la oferta de energía para con diferentes dinámicas distribuir la energía de manera más eficiente. Estos modelos de ML auguran una flexibilidad dinámica para responder en tiempo real a las variaciones inherentes de la oferta y la demanda. Así, con estas respuestas diversas podríamos tener sistemas energéticos adaptados a las diferentes características ambientales y sociales de cada entorno y por lo tanto mucho más sustentables.
Todo esto enfocado al desarrollo de la colección de energía, fotovoltaica o eólica, al almacenamiento de energía, baterías, la conversión (catálisis) y por supuesto la gestión de las mismas redes inteligentes. Así es como la inteligencia artificial nos puede ofrecer una amplía gama de tópicos de investigación y soluciones tecnológicas que, inclusive, puedan considerar los aspectos sociales.
La inteligencia artificial nos ofrece una gama amplia de soluciones. Sin embargo, para poder utilizarla necesitamos tener a nuestra disposición datos, que como he mencionado en México no abundan. Adicionalmente, necesitamos capacitación en esta área que requiere un profundo dominio de las matemáticas, aspecto que hemos descuidado en la formación básica.
Así que los retos pueden ser diferentes para nuestra población en comparación para otras poblaciones del mundo. Exijamos que los gobiernos, empresas y organizaciones sociales compartan la información para que sea un bien público y con ello podamos utilizar la inteligencia artificial en la construcción de un futuro sustentable.

Este artículo fue publicado el día 18 de Octubre