La IA puede reducir drásticamente el consumo de energía en la agricultura de interior
La integración de la inteligencia artificial en los actuales sistemas de control ambiental podría reducir el consumo de energía de la agricultura de interior en un 25%, lo que podría contribuir a alimentar al mundo a medida que aumenta su población, según han descubierto los ingenieros de la Universidad de Cornell.
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Según las Naciones Unidas, se prevé que la población mundial alcance los 9.700 millones de habitantes en 2050. Según los investigadores, este crecimiento, combinado con el cambio climático y la urbanización, exige solucionar los fallos de los actuales sistemas de producción de alimentos.
Los métodos de cultivo en interiores, como las fábricas de plantas con iluminación artificial, son menos vulnerables al cambio climático, pero consumen mucha energía y requieren una gestión cuidadosa de los recursos para ser sostenibles.
"Los sistemas de control ambiental existentes no son lo bastante inteligentes", afirma Fengqi You, catedrático de ingeniería de sistemas energéticos de Cornell.
Utilizando técnicas de IA como el aprendizaje profundo por refuerzo y la optimización computacional, los científicos analizaron lechugas cultivadas en instalaciones agrícolas de interior de ocho lugares distintos -Los Ángeles, Chicago, Miami, Seattle, Milwaukee, Phoenix, Fargo, Dakota del Norte e Ithaca, Nueva York, en todos los EE.UU.-, así como Reikiavik (Islandia) y Dubai (Emiratos Árabes Unidos).
La IA reduce el consumo de energía optimizando los sistemas de iluminación y regulación climática. El consumo de energía se redujo a 6,42 kilovatios hora por kilogramo de peso fresco (energía necesaria o utilizada para producir un kilogramo de lechuga cultivada en interior), frente a los 9,5 kilovatios hora por kilogramo de peso fresco de los lugares que no utilizan tecnología de IA. Los investigadores descubrieron que en las zonas más cálidas, como Dubai o el sur de EE.UU., La IA redujo el consumo de energía a 7,26 kilovatios/hora por kilogramo de peso fresco, frente a los 10,5 kilovatios/hora por kilogramo de peso fresco.
La ventilación baja durante los periodos de luz (16 horas de luz solar simulada) y la ventilación alta durante los periodos de oscuridad (ocho horas que simulan la noche) proporcionaron una solución energéticamente eficiente para conseguir niveles óptimos de dióxido de carbono en el interior para la fotosíntesis, oxígeno para la respiración y el crecimiento de las plantas, y equilibraron otros requisitos de ventilación.
"Se trata de un concepto muy similar al de las casas inteligentes", afirmó You. "Queremos estar cómodos en casa al tiempo que reducimos el consumo de energía; lo mismo ocurre con los cultivos. Este trabajo se centra en un sistema inteligente para que la producción de alimentos sea óptima, sostenible y reduzca la huella de carbono. Eso es lo que la IA hace muy bien. Podemos ahorrar bastante si utilizamos la IA para optimizar cuidadosamente la iluminación artificial y otros sistemas energéticos".
Esta investigación ha contado con el apoyo financiero del Departamento de Agricultura de EE.UU. (Instituto Nacional de Alimentación y Agricultura); el Consejo de Investigación en Ciencias Naturales e Ingeniería de Canadá; y la beca posdoctoral Eric and Wendy Schmidt AI in Science (Cornell).
Nota: Este artículo ha sido traducido utilizando un sistema informático sin intervención humana. LUMITOS ofrece estas traducciones automáticas para presentar una gama más amplia de noticias de actualidad. Como este artículo ha sido traducido con traducción automática, es posible que contenga errores de vocabulario, sintaxis o gramática. El artículo original en Inglés se puede encontrar aquí.
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