España es conocida por su clima mediterráneo, caracterizado por altas temperaturas y bajas precipitaciones, particularmente durante el verano. Estas condiciones atraen a muchos turistas cada año, que eligen España como destino de vacaciones para disfrutar de sus soleadas playas, emocionantes experiencias culturales y actividades de exterior. Desafortunadamente, este clima, perfecto para el turismo, trae unas consecuencias negativas para las zonas forestales. Y ¿sabes qué? El incremento de olas de calor y la prolongación de periodos de sequía, causados por el cambio climático, agravan el trabajo de los bomberos, quienes necesitan más recursos para extinguir esos fuegos.
Estadísticas de España. ¿Dónde nos encontramos?
En 2023, el Sistema Europeo de Información sobre Incendios Forestales (EFFIS) estimó que alrededor de 91.000 hectáreas de bosques fueron quemadas. ¡Eso es como quemar alrededor de 130.000 campos de fútbol! Mediante el uso de los datos del EFFIS, se pudo comparar la superficie quemada de diferentes países de la UE. Las conclusiones de esta comparación son que, en 2023, España fue el tercer país con mayor área incendiada, seguida de Grecia (174.773ha) e Italia (97.984ha). Es relevante destacar que Grecia, Italia y España presentan condiciones climatológicas similares, caracterizadas por altas temperaturas y bajas precipitaciones.
Estadísticas zonas quemadas en España. Fuente: EFFIS
Y aquí está la sorpresa: en 2024, las llamas han devorado ya 37.000 hectáreas, poniendo a España a la cabeza de otros países mediterráneos. Solo el reciente incendio en Andújar (Jaén) ha quemado ya 835ha que, habitualmente, albergaba grandes variedades de flora y fauna.
Zonas cálidas: las zonas más afectadas por los incendios forestales en España
No toda España es igualmente inflamable, pero algunas regiones definitivamente son más propensas al fuego. Andalucía frecuentemente experimenta incendios forestales, especialmente en áreas con densos bosques y matorrales. ¿Recuerdas el incendio de Sierra Bermeja en 2021? Fue uno de los peores incendios forestales en años. Cataluña, especialmente cerca de los Pirineos, también se enfrenta frecuentemente a incendios forestales, como las intensas llamas durante el ardiente verano de 2022. Y no nos olvidemos de Galicia al noroeste, donde los incendios forestales regularmente se extienden hacia zonas rurales y boscosas.
Fuente: Elordenmundial.com
¿Qué aviva las llamas?
¡Los humanos, por supuesto! Ya sea un campista descuidado, un pirómano o un agricultor que quema campos, habitualmente el ser humano es el que enciende la cerilla. Pero también los efectos del cambio climático son el mayor catalizador de los incendios forestales, por ejemplo el aumento de las temperaturas, que provoca un incremento del calor, y la sequía, que hace que la vegetación sea más susceptible de prender al reducir su humedad. Además, los cambios en los patrones de precipitaciones se traducen en una mayor frecuencia de sequías, lo que hace que la vegetación sea más propensa a incendiarse.
No olvidemos los eventos climatológicos extremos como fuertes tormentas, que producen relámpagos incrementando la probabilidad natural de incendio, mientras que los fuertes vientos avivan las llamas, comprometiendo el control de los fuegos, y haciendo que se propaguen.
Las secuelas: ¿Qué está en juego?
Cuando los incendios forestales arrasan, el daño no es solo medioambiental, también es económico y social. Bosques y hábitats naturales son destruidos con su consecuente pérdida de biodiversidad, degradación del suelo e incremento de las emisiones de carbono, una consecuencia directa de los incendios forestales en el medio ambiente. Económicamente, la destrucción de casas, infraestructuras y campos de agricultura afecta fuertemente a las comunidades. El turismo, una línea de vida para muchas regiones en este país, puede verse también severamente afectado. Y no hablemos de los riesgos para la salud.
Combatiendo los incendios con estrategias de innovación
Combatir los incendios forestales no es solo terminar con las llamas; se trata de ser inteligente y tener la capacidad de reaccionar antes incluso de que empiecen. Eso implica invertir en investigación para entender el comportamiento del fuego y los impactos del cambio climático, desarrollando nuevas tecnologías contra los incendios y educando a los ciudadanos para incrementar la sensibilización pública en esta materia.
El Gobierno de España también está intensificando las estrategias y soluciones para mitigar los riesgos de incendios forestales y adaptarse a los retos que plantea un clima cambiante que puede empeorar los riesgos, como unas mejores prácticas para la gestión del territorio (e.j. limpiando la vegetación y creando cortafuegos), la reforestación con especies resistentes a incendios o la mejora de sistemas de prevención temprana. Además, la implementación de un sistema de lucha contra incendios bien organizado que incluya brigadas, unidades aéreas y unidades militares es esencial para un rápido control de los incendios forestales. Además, la Unión Europea apoya a España en la Reserva Europea de Protección Civil, proporcionando más recursos para combatir grandes incendios forestales.
Contribución de CARTIF para abordar los riesgos de incendios de las regiones españolas
RethinkAction, un proyecto liderado por CARTIF tiene la provincia de Almería (Andalucía) como uno de sus casos de estudio. El proyecto recolecta información de la zona (e.j. valores históricos y futuros de las variables climatológicas), evalúa el potencial de los riesgos relacionados con el clima y crea mapas de riesgos. Estos mapas proporcionan estadísticas valiosas del riesgo de sequía, olas de calor y tormentas en cada municipio de la provincia y cada sector vulnerable que puede ser expuesto a estos riesgos como la agricultura, el turismo, la gestión del agua y la biodiversidad.
Además, CARTIF participa en el proyecto NEVERMORE. Este proyecto incluye a la región de Murcia como caso de estudio. Una evaluación de los riesgos relacionados con el clima y un mapa destacando los municipios más afectados son algunas de las acciones que se están llevando a cabo. Al igual que el proyecto RethinkAction, NEVERMORE proporciona información relevante no solo de los municipios más afectados si no también de los sectores involucrados más vulnerables. Conocer los municipios con mayor probabilidad de ser afectados por el cambio climático es realmente relevante para prevenir incendios, para identificar los recursos ausentes que son necesarios para contener posibles brotes.
Refrescando tu memoria, en el blog anterior “De todo lo visible y lo invisible (I)” contamos brevemente cuáles son las tecnologías y técnicas digitales que sirven para investigar, documentar y analizar el Patrimonio Cultural en el rango visible (aquel que aprecian nuestros ojos). Es el momento de contarte ahora las tecnologías y técnicas complementarias que trabajan en otros rangos donde nuestro ojo no ve (lo invisible), permitiéndonos saber su composición, historia y necesidades de conservación. Aquí te van:
Rayos X: la radiografía y la imagen de fluorescencia de rayos X (XRF) son útiles para examinar la estructuración interna y la composición material de los objetos de patrimonio cultural. Estos métodos ayudan a descubrir capas ocultas y detalles constructivos que son vitales para dirigir los esfuerzos en restauración y conservación.
Fuente: rxpatrimonio.com
Imagen por infrarrojo (IR): la reflectografía de infrarrojo cercano (NIR), la termografía infrarroja y la espectroscopía infrarroja se utilizan para analizar pigmentos, identificar dibujos subyacentes o alteraciones, y estudiar la degradación de los materiales. Así podemos entender mejor las técnicas que originalmente empleaban los artistas y los cambios que los objetos han sufrido con el tiempo.
Imagen por ultravioleta (UV): se utiliza para resaltar los detalles superficiales de los objetos y las propiedades fluorescentes que puedan tener. Esta técnica revela marcas ocultas, retoques u otras modificaciones que no son visibles bajo condiciones de iluminación estándar, ofreciendo una retrospectiva sobre restauraciones anteriores y la historia misma de la pieza a estudio.
Análisis microscópico: el uso de microscopía óptica y electrónica permite el examen detallado de características minúsculas como pigmentos, fibras e inclusiones. El análisis microscópico es crucial en el estudio de los materiales y los procesos de degradación a nivel microscópico.
Fuente: «La microscopía en el estudio del biodeterioro y la conservación del patrimonio histórico y cultural». Ana M. García https://oa.upm.es/20369/
Técnicas espectroscópicas: métodos como la espectroscopía Raman, la espectroscopía infrarroja por transformada de Fourier (FTIR) y la espectroscopía de rayos X proporcionan información detallada sobre la composición molecular de los objetos de patrimonio cultural. Estas técnicas son esenciales para identificar pigmentos, analizar materiales orgánicos y detectar cambios relacionados con el envejecimiento y la degradación.
Técnicas de análisis químico: La cromatografía de gases-espectrometría de masas (GC-MS) y la cromatografía líquida-espectrometría de masas (LC-MS) se utilizan para identificar y caracterizar compuestos orgánicos presentes en objetos de patrimonio cultural. Estas técnicas ayudan a entender la composición material y los procesos de degradación, lo que a su vez permite definir las estrategias de conservación más adecuadas.
Técnicas de Ensayo No Destructivo (NDT): La tomografía computerizada (CT), la imagen por Terahercios (THz) y los ultrasonidos son cruciales para investigar la estructura interna y el estado de los objetos de patrimonio cultural sin causar daño. Estas técnicas revelan características ocultas, evalúan la integridad estructural e identifican posibles defectos.
Aunque la imagen por rayos X puede penetrar más profundamente, en materiales más densos y proporciona imágenes de mayor resolución que la imagen por THz, esta última es especialmente segura para materiales orgánicos, ya que no implica radiación ionizante (a diferencia de los rayos X, para los que se requieren estrictos protocolos de seguridad para prevenir daños en objetos históricos sensibles). La imagen por THz proporciona un excelente contraste en materiales orgánicos y compuestos, de ahí que se venga incrementando su demanda por su efectividad en pruebas no destructivas.
El equipamiento para imagen por THz es escaso en la UE, encontrándose principalmente en instituciones de investigación tecnológicamente avanzadas, museos importantes y laboratorios de conservación especializados. CARTIF tiene la suerte de contar con un sistema THz de doble fuente (100 GHz y 280 GHz), lo que lo convierte en el socio adecuado para apoyar a los museos y cualquier tipo de instituciones culturales centradas en la conservación del arte y la ciencia de materiales.
Imagen por THz de CARTIF para proporcionar información sobre la composición y estratificación de un pergamino: el auténtico pan de oro se diferencia claramente de otros materiales como adhesivos, pigmentos o sustratos subyacentes.
Se deben considerar métodos de análisis multimodal adicionales para incluir la dimensión temporal, pudiendo hacer así un seguimiento de la evolución de características y fenómenos a lo largo del tiempo. Esto implica la integración de los datos adquiridos por diferentes tecnologías visibles/no visibles en otras estructuras de datos más complejas que proporcionan nuevas oportunidades de análisis para científicos, restauradores y comisarios. A su vez esto requiere de herramientas avanzadas de procesamiento y visualización de esos datos, que actúen como entornos virtuales para un análisis preciso, permitiendo explorar completamente los siempre complejos objetos de patrimonio cultural.
Las plataformas colaborativas son esenciales para compartir e integrar datos digitales visibles y no visibles en este contexto, facilitando la cooperación entre investigadores y profesionales a nivel mundial, y mejorando la comprensión y conservación colectiva del patrimonio cultural.
El mundo está avanzando hacia un futuro sin combustibles fósiles, y esta transformación ya está en marcha. Los combustibles fósiles, que han sido la principal fuente de energía durante más de un siglo, están en declive tanto por razones de sostenibilidad ambiental como por su disponibilidad limitada1.
El PNIEC (Plan Nacional Integrado de Energía y Clima 2021-2030) estipula que para el año 2030, el 42% de la energía final consumida debe provenir de fuentes renovables. Para alcanzar este objetivo, el 27% de dicha energía final debe ser eléctrica, generada en su mayoría por fuentes renovables (con una meta del 74%). Esto implicará la instalación de más de 55GW de capacidad de generación renovable adicional. Este aumento de la proporción de energías renovables en nuestra matriz energética genera nuevas problemáticas técnicas, y es que las fuentes renovables, por su naturaleza, son intermitentes y menos predecibles en comparación con las fuentes tradicionales de energía. Esto puede llevar a inestabilidades en la red eléctrica, manifestándose como congestiones y variaciones de tensión.
En cuanto a la demanda, la transición energética también requerirá un aumento en la electrificación del consumo energético, especialmente en los sectores de transporte y climatización, así como en algunas demandas industriales.
Para el sistema eléctrico, esto resultará en un incremento de la demanda de electricidad y en la transición de un sistema centralizado de generación tradicional, flexible y altamente previsible, con consumidores y redes de distribución pasivos, a un sistema de generación predominantemente renovable, descentralizado e intermitente, con recursos de demanda gestionables y una necesidad creciente de flexibilidad para asegurar niveles eficientes de calidad y seguridad.
La flexibilidad de un sistema eléctrico se define por su capacidad para adaptarse a los desequilibrios entre la energía generada y consumida. No cumplir con esta condición puede causar fallos en el sistema y, por tanto, en el suministro. Hasta hoy, la flexibilidad de nuestro sistema ha sido proporcionada principalmente por plantas de generación fósil, que equilibraban la generación con la demanda existente, manteniendo un crecimiento de la demanda eléctrica controlado. Sin embargo, en el contexto de la transición energética, esto cambia por las siguientes razones:
La flexibilidad de un sistema eléctrico se define por su capacidad para adaptarse a los desequilibrios entre la energía generada y consumida.
Las principales fuentes de generación renovables (solar y eólica) no tienen capacidad para «seguir» a la demanda.
Cuando la capacidad de transmisión de las líneas eléctricas es superada por la demanda, surgen las congestiones, que provocan sobrecargas y fallos en el suministro.
Cuando la cantidad de energía generada no coincide con la demanda en tiempo real, se producen variaciones de tensión, afectando la calidad del suministro eléctrico y potencialmente dañando equipos y aparatos conectados a la red.
El proceso de electrificación conlleva un notable aumento del consumo en las líneas de transmisión y distribución, que deben adaptarse a este incremento de la demanda, especialmente durante los picos de consumo. Adaptar estas infraestructuras exclusivamente mediante la repotenciación de líneas o la instalación de tendidos adicionales tendría un coste material y económico muy alto.
El modelo actual de integración de energías renovables está asociado a una generación más descentralizada, lo que significa que los proveedores de la flexibilidad también estarán cada vez más distribuidos a lo largo de las redes de distribución.
Aunque el almacenamiento eléctrico ofrece una alta flexibilidad al sistema, su elevado coste, especialmente en sistemas anteriores al contador, hace necesario considerar fuentes adicionales de flexibilidad de la demanda.
Por todo ello, se considera crítico favorecer y promover la flexibilidad de la demanda. Esto puede hacerse de manera implícita, a través de incentivos a los usuarios para que cambien sus hábitos de consumo, por ejemplo, señales de precios, y también de forma explícita, donde la activación de la flexibilidad es directa y con respuesta a más corto plazo. Un ejemplo de este segundo caso son los servicios de balance.
Por otro lado, la inestabilidad de la red, derivada de la elevada proporción de energías renovables en un esquema descentralizado, puede solventarse mediante la participación en mercados locales de flexibilidad, que permiten a los consumidores y pequeños generadores ofrecer servicios de ajuste de consumo y generación, contribuyendo a estabilizar la red.
En el proyecto ENFLATE, CARTIF está desarrollando una herramienta de gestión de la flexibilidad que ayuda al operador de red a gestionar redes de distribución, simulando escenarios que representan la participación en mercados locales de flexibilidad. Asimismo, es posible simular la provisión de servicios de balance para el operador de la red de transporte. Estos servicios se estudian sobre la red eléctrica de Láchar (Granada), operada por el socio CUERVA.
En España aún no existe un marco regulatorio para los mercados locales de flexibilidad, por lo que se trabaja con el marco europeo. El tamaño mínimo de flexibilidad ofertada en los mercados locales de flexibilidad considerados en el proyecto ENFLATE es de 0.1 MWh y el periodo de negociación es de una hora. Los dos productos ofertados son: gestión de sobretensiones y gestión de congestiones.
Los servicios de balance son ofertados en los mercados de balance. Hay tres posibles servicios: regulación primaria, regulación secundaria y regulación terciaria. En ENFLATE simulamos la última, también conocida como reserva de activación manual para la recuperación de la frecuencia. Permite ofertar 1 MW y el periodo de negociación es de 15 minutos a dos horas.
ADAION es otro socio que proporciona servicios de digitalización sobre el demostrador. Su plataforma basada en la nube utiliza la inteligencia artificial para simular y conocer la capacidad de la red en todo momento. Proporciona las entradas necesarias para el algoritmo desarrollado por CARTIF, de modo que se puede simular la participación en ambos mercados. Se dispone de generación renovable, demanda flexible y almacenamiento eléctrico.
Gracias a proyectos como ENFLATE podemos estudiar el alcance y las ventajas de utilizar la flexibilidad de la demanda en demostradores reales como la red de Láchar, simulando las condiciones de los mercados de flexibilidad y de balance. De este modo, nos preparamos para los desafíos de la transición energética. A nivel nacional, el marco regulatorio actual de la flexibilidad de la demanda se encuentra poco desarrollado y disperso en diversas normas, que poco a poco se han ido modificando con el objetivo de ir transponiendo las Directivas Europeas. Mientras se van consolidando, nos preparamos para el cambio con proyectos financiados por la Comisión Europea, como en el caso de ENFLATE2.
La industria de la construcción está experimentando una revolución silenciosa. Mientras que las grúas y excavadoras siguen siendo protagonistas en las obras, un nuevo tipo de trabajador está ganando terreno: los robots colaborativos, o «cobots». Estos eficientes ayudantes van a transformar la forma en que construimos y rehabilitamos edificios. Pero, ¿qué son exactamente y cómo pueden cambiar las reglas del juego?
Los cobots: Más que simples máquinas
A diferencia de los robots industriales tradicionales, los cobots están diseñados para trabajar codo con codo (o más bien, brazo con brazo) con los humanos. Estos robots están equipados con sensores que les permiten detectar la presencia de personas y objetos en su entorno. De esta forma, pueden adaptar su movimiento y su fuerza para trabajar de forma segura junto a los trabajadores humanos. En el ámbito de la construcción, estos robots pueden ser de gran ayuda, especialmente en las tareas más pesadas, repetitivas y peligrosas.
Rehabilitación de fachadas: un nuevo enfoque
La rehabilitación de fachadas es un área donde los cobots pueden aportar un valor particularmente relevante. Estas tareas suelen ser laboriosas, peligrosas y requieren de una gran precisión. Hay varias tareas donde estos dispositivos podrían ser de mucha utilidad.
Inspección: Equipados con cámaras de alta resolución y sensores, los cobots pueden examinar minuciosamente cada centímetro de una fachada, detectando grietas, humedades o desperfectos que podrían pasar desapercibidos al ojo humano.
Limpieza: Robots especializados pueden limpiar fachadas de forma eficiente y uniforme, sin poner en riesgo a los trabajadores de andamios.
Aplicación de materiales: Ya sea pintura, selladores o revestimientos, los cobots pueden aplicar materiales con alta precisión y consistencia. Además, se reduce significativamente el desperdicio de materiales, ya que utilizarían la cantidad exacta necesaria en cada caso.
Reparaciones: Algunos cobots avanzados pueden realizar reparaciones menores, como rellenar grietas o reemplazar elementos deteriorados.
Impresión 3D: La impresión 3D utilizando cobots permite crear formas y patrones intrincados que serían extremadamente difíciles o costosos de lograr con métodos tradicionales. De esta forma, cada fachada puede ser único, adaptada perfectamente a las necesidades estéticas y funcionales del edificio y su entorno. Además, es posible imprimir directamente elementos como aislamiento térmico o acústico dentro de la estructura de la fachada. En este contexto, proyectos europeos en los que colabora CARTIF, como INPERSO, trabajan activamente en la integración de cobots para la rehabilitación e impresión 3D de fachadas.
Beneficios más allá de la eficiencia
La introducción de cobots en la rehabilitación de fachadas no solo mejora la eficiencia y la calidad del trabajo, sino que también aporta otros beneficios. En el ámbito de la seguridad, por ejemplo, ya que, al realizar las tareas más peligrosas, los cobots reducen significativamente el riesgo de accidentes laborales. También ayudan en la sostenibilidad, aplicando de forma optimizada la cantidad de material necesaria y reduciendo así los desperdicios. Por último, también facilitan la trazabilidad y documentación del trabajo realizado. Los datos recopilados durante las inspecciones robóticas proporcionan un valioso registro digital del estado del edificio.
Desafíos y consideraciones
A pesar de su potencial, el uso de robots colaborativos en construcción aún enfrenta algunos retos. Uno de ellos es el relacionado con las regulaciones existentes. Las normativas de construcción deben adaptarse para incluir esta nueva tecnología. Este problema es habitual en muchos ámbitos donde las innovaciones van por delante de las normas. También es necesario investigar sobre el comportamiento a largo plazo de los nuevos materiales asociados a estas técnicas y la durabilidad de las estructuras creadas. Finalmente, es necesario considerar los costes iniciales de estos sistemas robóticos. Aunque a largo plazo puede ser más económico, la inversión inicial en esta tecnología puede ser significativa y requiere un tiempo de retorno que hay que valorar.
El factor humano
A pesar de todos estos avances, es importante recordar que los cobots no están aquí para reemplazar a los trabajadores humanos, sino para complementarlos. Los profesionales de la construcción siguen siendo esenciales para la planificación, la toma de decisiones y las tareas que requieren un toque humano y creatividad. Uno de los objetivos del uso de este tipo de robots es liberar a los trabajadores de las tareas más pesadas, repetitivas y peligrosas.
Mirando hacia el futuro
A medida que la tecnología avanza, podemos esperar ver cobots aún más sofisticados en nuestras obras. Imaginemos robots que puedan comunicarse entre sí para coordinar tareas complejas, o que utilicen inteligencia artificial para adaptar sus métodos de trabajo a las condiciones específicas de cada edificio. La colaboración entre humanos y robots en la construcción y rehabilitación de edificios no es solo una tendencia pasajera, sino el futuro de la industria. Con cada fachada rehabilitada y cada edificio construido, los cobots están demostrando su valor, avanzando hacia un futuro más sostenible y seguro para el sector de la construcción. Estas tecnologías no solo pueden cambiar la forma en que construimos, sino también cómo concebimos la función y el diseño de los edificios. A medida que la tecnología avanza, podemos esperar ver edificios que no solo son estructuras, sino verdaderas obras de arte funcionales y sostenibles.
A lo largo de las últimas décadas, el hidrógeno ha sido identificado como un posible combustible limpio, aunque su adopción masiva se ha visto obstaculizada por la abundancia de petróleo y los bajos precios relativos de los combustibles fósiles, así como, en los últimos años, por el avance de los vehículos eléctricos con batería. Hoy en día, aunque los avances tecnológicos han permitido reducir los costes de producción y uso del hidrógeno, es esencial escalar estas tecnologías y definir una hoja de ruta para optimizar las inversiones necesarias. La transición energética actual apunta a una era de gases energéticos sostenibles, y se espera que el consumo de hidrógeno y metano renovables supere al del carbón y el petróleo en el siglo XXI. En este contexto, el hidrógeno renovable, o hidrógeno producido con bajas emisiones de CO2, emerge como una pieza clave en la descarbonización de la economía global.
El biohidrógeno es una tipología específica de hidrógeno renovable que se define como el hidrógeno producido mediante procesos biológicos o a partir de biomasa como materia prima. La biomasa, uno de los recursos renovables más abundantes en todos los continentes, está siendo objeto de creciente investigación respecto a sus usos alternativos y su valorización. Este interés se centra también en la conversión de corrientes residuales en energía, por el potencial de transformar grandes cantidades de residuos agrícolas, forestales, industriales y municipales en biohidrógeno y otros gases renovables, beneficiando así el desarrollo sostenible. La utilización eficiente de materias primas renovables derivadas de biomasa y residuos como fuente de combustible presenta claramente una oportunidad significativa para lograr un planeta más sostenible.
«Biohidrógeno. Tipología específica de hidrógeno renovable que se define como el hidrógeno producido mediante procesos biológicos o a partir de biomasa como materia prima.»
El biohidrógeno tiene características que lo convierten en un elemento renovable capaz de proporcionar energía segura, competitiva económicamente y 100% libre de emisiones de dióxido de carbono, en su producción y en su uso. A pesar de ello, la penetración de este hidrógeno bajo en carbono sigue siendo limitada. Es crucial entender las razones de esta situación, las tendencias emergentes y la ruta tecnológica que permitirá su consolidación como vector energético.
Producción de biohidrógeno
La producción de biohidrógeno ha ganado atención mundial debido a su potencial para convertirse en una fuente inagotable, de bajo coste y renovable de energía limpia. Las materias primas para su producción incluyen productos lignocelulósicos, residuos agrícolas, residuos de procesamiento de alimentos, plantas acuáticas y algas, y efluentes humanos como lodos de depuradora. Bajo el control adecuado, estos recursos se convertirán en una fuente principal de energía en el futuro. La biomasa tiene el potencial de ser una fuente importante de hidrógeno renovable, complementando otros procesos que producen biomateriales.
El método principal para obtener biohidrógeno es a partir del biometano generado en la digestión anaerobia, mediante un proceso conocido como reformado. La gasificación, por su parte, convierte la materia orgánica en gas de síntesis rico en hidrógeno. Junto a estas tecnologías termoquímicas, la producción biológica de hidrógeno, como la fermentación oscura y el uso de microalgas, ofrece métodos adicionales prometedores. La fermentación oscura utiliza bacterias anaerobias para descomponer materia orgánica y producir hidrógeno. Por otro lado, las microalgas pueden generar hidrógeno mediante biofotólisis, un proceso que convierte la luz solar y el agua en hidrógeno y oxígeno. Este conjunto de tecnologías presenta un amplio abanico de posibilidades para la producción de biohidrógeno.
Almacenamiento y distribución
El almacenamiento y distribución del hidrógeno en general, y del biohidrógeno en particular, representan aspectos cruciales en su adopción a gran escala. El almacenamiento en tanques de alta presión es, hoy en día, la opción preferida, aunque existen otros métodos, como la inyección en la infraestructura de gas actual o el almacenamiento en materiales químicos. El hidrógeno puede almacenarse en estado gaseoso o líquido, tanto en la superficie como dentro de sólidos, o en compuestos químicos portadores de hidrógeno. Estas opciones de almacenamiento buscan superar las limitaciones actuales y facilitar la adopción del hidrógeno como vector energético.
Aplicaciones y usos
El interés actual en la economía del hidrógeno se debe a sus enormes oportunidades de penetración en el sector energético, especialmente en movilidad y almacenamiento químico de energía renovable. En el caso del biohidrógeno, además, es un método eficiente de gestión de corrientes residuales orgánicas. La producción de hidrógeno renovable ha aumentado en los últimos años, utilizándose principalmente en la fabricación de amoníaco. El amoníaco renovable, además, puede usarse como medio de almacenamiento de energía, transportador de energía o combustible. La producción de hidrógeno, por tanto, no solo tiene aplicaciones industriales, sino que también ofrece soluciones energéticas innovadoras.
En el ámbito de la metalurgia, el hidrógeno se utiliza en la reducción directa del hierro para la producción de acero, y en el transporte, puede generar energía limpia en vehículos. Estas aplicaciones diversificadas demuestran el potencial del biohidrógeno para transformar sectores clave de la economía. Sin embargo, su adopción a gran escala requiere superar barreras tecnológicas, logísticas y de mercado, así como establecer políticas adecuadas para su regulación y desarrollo.
Perspectivas del biohidrógeno
El biohidrógeno, al igual que otros vectores energéticos, tiene ventajas y desventajas. Mientras que otras formas de energía ya tienen una posición establecida, el hidrógeno, y en particular el biohidrógeno, están avanzando progresivamente tratando de reemplazar opciones como el carbón o el gas natural en sectores como la energía, la industria y el transporte. El principal motivador para esto es la necesidad de reducir las emisiones contaminantes, lo cual ha generado un interés considerable en este vector energético. Sin embargo, la baja densidad energética, los costes de infraestructura e instalación y los factores asociados con la seguridad son las principales barreras que ralentizan su implementación. Aunque algunos de estos obstáculos pueden desaparecer gracias a la reducción de costes resultante de avances en la investigación, otros, como la densidad energética, no pueden ser modificados. Aquí, el uso de derivados principalmente de la industria química puede jugar un papel fundamental en el sistema energético o en el sector del transporte.
Las barreras pueden ser solucionadas o adaptadas, pero esto no se logrará sin un esfuerzo conjunto tanto del sector privado como del público. Deben existir objetivos y políticas conjuntas en aspectos como la homogenización de estándares que afectan, sobre todo, a los límites de almacenamiento. Actualmente, no hay un mercado global sólido debido a la baja demanda, que es parcialmente consecuencia de la baja generación y el consumo directo en los sitios de generación. A medida que el biohidrógeno irrumpe progresivamente, la demanda aumentará y la generación deberá realizarse a gran escala. Este incremento en la generación y la demanda hará viables las rutas de transporte de materiales, que son rentables especialmente en largas distancias. Aparecerán gasoductos, camiones y rutas marítimas específicas para el hidrógeno para satisfacer esta demanda. Con esta apertura y desarrollo de medios adaptados para el hidrógeno y el biohidrógeno, se observará un aumento progresivo en las áreas de uso potencial, donde el transporte, especialmente mediante vehículos pesados y barcos, y el almacenamiento de energía en tanques de amoníaco líquido jugarán un papel fundamental.
El biohidrógeno tiene el potencial suficiente para resolver los problemas de contaminación actuales, pero su uso generalizado no es inmediato. El cambio comienza ahora y la disposición al cambio debe ser evidente. Los próximos pasos incluyen la investigación en todos los procesos de producción de biohidrógeno para aumentar su eficiencia y, con ello, su competitividad; la integración de los puntos de contacto entre distribución y demanda; la gestión de políticas y tecnologías globales; la coordinación ante iniciativas multilaterales de sectores y la creación de una base de conocimiento que sirva como modelo para el establecimiento de iniciativas.
Más información sobre este tema en:
Hidalgo, D., Martín-Marroquín, J. M., & Díez, D. (2022). Biohydrogen: future energy source for the society. In Organic Waste to Biohydrogen (pp. 271-288). Singapore: Springer Nature Singapore.
La inteligencia artificial (IA) está contribuyendo a la transformación de un gran número de sectores, desde sugerir una canción de música hasta analizar el estado de nuestra salud con el reloj, pasando por la industria de la fabricación. Un freno a esta transformación es la complejidad de los sistemas de IA usados, lo que a menudo plantea desafíos en términos de transparencia y comprensión de los resultados que ofrecen. En este contexto, se habla de la capacidad de explicación – o “explicabilidad” – de la IA como la capacidad para hacer comprensibles sus decisiones y acciones a los usuarios – es lo que se conoce como IA explicable, o XAI por sus siglas en inglés; algo que es crucial para generar confianza y asegurar una adopción responsable de la tecnología.
Explicabilidad de la IA; capacidad para hacer comprensibles sus decisiones y acciones a los usuarios.
En la actualidad, se trabaja en un amplio abanico de soluciones tecnológicas para mejorar la explicabilidad de los algoritmos de IA. Una de las principales estrategias incluye la creación de modelos intrínsecamente explicables (ante hoc). Estos modelos, como por ejemplo los árboles de decisión y las reglas de asociación, están diseñados para ser transparentes y comprensibles por naturaleza. Su estructura lógica permite a los usuarios seguir fácilmente el razonamiento detrás de las decisiones. Las herramientas de visualización de explicaciones son clave, ya que representan gráficamente el proceso de toma de decisiones del modelo, facilitando su comprensión por parte de los usuarios. Éstas pueden incluir desde cuadros de mando dedicados hasta gafas de realidad aumentada, pasando por explicaciones en lenguaje natural (por voz o texto).
Sistema intrínsecamente explicable: árbol de decisión. Los nodos intermedios son condiciones que verifican progresivamente hasta llegar a la respuesta final; la secuencia de condiciones es la explicación.
Explicación en lenguaje natural de un sistema de recomendación de nuevas rutas para hacer ejercicio. Extraida de Xu et al. (2023). XAIR: framework of XAI in augmented reality.
Otra familia de técnicas de explicación comúnmente utilizada es la de los métodos post hoc: éstos consisten en, una vez creado un modelo de IA complejo, procesar y analizar a posteriori el propio modelo resultante para explicar sus resultados. Por ejemplo, algunas de estas técnicas evalúan cuánto contribuye cada variable en la respuesta final del sistema (análisis de sensibilidad). Entre las técnicas de explicabilidad post hoc destaca SHAP (SHapley Additive exPlanations), un método basado en la teoría de juegos cooperativos, que permite extraer coeficientes que determinan la importancia de cada variable de entrada en el resultado final del algoritmo de IA.
Otras técnicas incluyen la descomposición, que divide el modelo de IA en componentes más simples y más fácilmente explicables, y la destilación en modelos subrogados (knowledge distillation, surrogate models) que aproximan la función del sistema original, pero son más fácilmente comprensibles. Por otro lado, las llamadas “explicaciones locales” consisten en métodos que explican ejemplos individuales (entrada-salida), no el modelo completo. Un ejemplo son las explicaciones proporcionadas por herramientas como LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations). En el ejemplo de la siguiente figura se explican las palabras más relevantes para determinar por qué el texto se considera ‘sincero’ (con un 84% de fiabilidad) o ‘insincero’ [Linardatos et al. (2020)].
Un enfoque adicional es la integración de entradas de usuarios en el proceso de construcción del modelo, conocido como «Human-in-the-Loop» (HITL). Este enfoque permite a los usuarios interactuar (e.g. etiquetando datos nuevos) y supervisar los algoritmos de IA, ajustando sus decisiones en tiempo real y mejorando así la transparencia del sistema.
En CARTIF, se está trabajando activamente en diferentes proyectos relacionados con IA, como s-X-AIPI para avanzar en la explicabilidad de los sistemas de IA usados para aplicaciones industriales. Un ejemplo significativo de nuestro trabajo son los dashboards (paneles de visualización o cuadros de mando) diseñados para la supervisión y análisis del rendimiento de los procesos de fabricación estudiados en el proyecto. Estos dashboards permiten a los operadores de planta visualizar y entender cómo se está desempeñando el proceso en tiempo real.
Se han creado modelos predictivos y de detección de anomalías para la industria del asfalto que no solo anticipan valores futuros, sino que también detectan situaciones inusuales y explican los factores influyentes en estas predicciones y detecciones. De esta manera, se ayuda a los operarios a tomar decisiones informadas y a entender mejor los resultados generados por los sistemas de IA y como deben actuar.
La explicabilidad en métodos de IA es esencial para su adopción segura y efectiva en todo tipo de sectores: industria, ventas, logística, farmacia, construcción…. En CARTIF, estamos comprometidos con el desarrollo de tecnologías para crear aplicaciones basadas en Inteligencia Artificial que no sólo mejoren los procesos y servicios, sino que también sean transparentes y comprensibles para los usuarios, en definitiva, que sean explicables.
Co-autor
Iñaki Fernández. Doctor en Inteligencia Artificial. Investigador en el área de Salud y Bienestar de CARTIF
