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Ventajas de la IA para optimizar recursos naturales y proteger el ambiente

La tecnología llamada IBM FlowDiscovery, funcionaría con inteligencia artificial.

Ventajas de la IA para optimizar recursos naturales y proteger el ambiente

Ventajas de la IA para optimizar recursos naturales y proteger el ambiente(Cortesía IBM)

La problemática del cambio climático que se ha dado con el paso de los años, y que ha generado consecuencias abrumadores, entre ellas la sequía y la escasez del agua, ha producido una alerta en las grandes compañías que buscan soluciones oportunas que puedan ayudar a conservar los recursos naturales. 

Los investigadores de IBM Research Latinoamérica, anunciaron su nueva tecnología llamada IBM FlowDiscovery, la cual funcionaría con inteligencia artificial, y uno de sus objetivos es optimizar el uso del agua, aportando beneficios a industrias como la agricultura, energía, ingeniería y gestión de recursos naturales.

Además, IBM trabaja en conjunto con Solintec, el mayor proveedor de servicios geológicos, lo que facilitaría el trabajo en la recuperación de petróleo.

Está tecnología, está desarrollado para analizar diversos compuestos como el agua o el petróleo en medios capilares como piedras y suelos, todo esto debido a qué muchas veces el los fluidos quedan atrapados en materiales solidos.

Todo esto, se daría si no se modifican los modelos actuales del uso del agua, y con las plataformas adecuadas podría reducirse drásticamente. 

IBM FlowDiscovery comprende un software basado en la nube y habilitado para IA que simula el proceso de recuperación de fluidos.

La aplicación funciona en tres pasos: 

1. El usuario adecua la inteligencia artificial para componer fluidos utilizados en el proceso.

2. Basado en datos de imágenes microscópicas, se debe crear una representación digital en 3D de la red capilar para simular el flujo de líquidos atrapados y crear escenarios de recuperación.

3. El usuario puede validar los resultados de la simulación en una computadora, y proporcionar validación de laboratorio antes de la aplicación de campo.

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