La inteligencia artificial (IA) ha encontrado otro estancamiento que aliviar: minimizar las emisiones de carbono en los difícil de descarbonizar industria del acero.
La empresa de software Fero Labs, con sede en la ciudad de Nueva York, es pionera en el uso de la tecnología para aumentar la eficiencia en el reciclaje de acero. Fábricas de acero Son operaciones que requieren un uso intensivo de recursos y que a menudo resultan en una gran cantidad de desperdicio, por lo que Fero está utilizando IA para crear recetas “verdes” para ese proceso.
El reciclaje de acero es una tarea ardua y desafiante porque cada lote de chatarra de acero derretido tiene una composición química única que reduce la resistencia del El nuevo acero que se desarrollará. Para que el producto final cumpla con los estándares de la industria, las fábricas generalmente agregan materiales recién extraídos a cada lote. convertirlo en una aleación. Pero este proceso es costoso y determinar la calidad del producto final es complejo. Esto conduce Los fabricantes suelen añadir más material del necesario, lo que genera más emisiones.
El cofundador y director ejecutivo de Fero Labs, Berk Birand, le dijo a Quartz que la IA impulsa la empresa plataforma de software para ayudar a los ingenieros de fabricación a resolver este problema mediante la construcción de réplicas virtuales de sus procesos de fabricación de acero. Según Birand, las fábricas de acero consumen aproximadamente 9% más en recursos de los que realmente necesitan, pero la IA puede ayudar a reducir la cantidad de nuevas aleaciones necesarias porque la tecnología lee todo el proceso de reciclaje y recomienda las mejores prácticas.
¿Cómo funciona?
El software recomienda la cantidad de material adicional que se agregará a un lote particular de acero reciclado fundido aprendiendo de los datos históricos utilizando el Aprendizaje automático bayesiano Enfoque. El software interactúa con los procesos directamente para identificar áreas de mejora e identificar, reducir o eliminar desperdicios en los procesos de producción. . Birand dijo que el modelo de IA es capaz de “maximizar la eficiencia de cada lote o proceso con precisión quirúrgica y al mismo tiempo reducir el riesgo de muerte humana”. error”.
Después de entrenar con suficientes datos de producción regulares, el software proporciona instrucciones en tiempo real para que, según Birand, los fabricantes no tengan que hacer concesiones. sus objetivos de rentabilidad o calidad para avanzar en sus iniciativas inmediatas de sostenibilidad.
Birand dijo que el modelo de aprendizaje automático de la empresa es una caja blanca, lo que significa que se puede acceder a él y examinarlo para establecer lo que ha aprendido. “Nuestros modelos están ajustados para identificar la receta correcta, calentar y eficiencias operativas que maximizarán el rendimiento, reducirán la variación de la calidad, reducirán el desperdicio y minimizarán los servicios públicos”.
¿Cuánto carbono ayuda la IA a evitar a los fabricantes de acero?
Los algoritmos de aprendizaje automático de FeroLabs, según Birand, prácticamente han triplicado la plantilla de ingenieros siderúrgicos expertos internos en las cinco fábricas. que han utilizado el software. También les ha permitido trabajar en problemas más complejos de lo que hubiera sido posible mediante métodos tradicionales.
Lo que antes tomaba a los ingenieros meses de trabajo dedicado, ahora se hace en minutos. Esto ayuda a optimizar el rendimiento y al mismo tiempo reducir los costos y las emisiones. . “Una vez implementadas, nuestras plantas obtienen resultados 90 veces más rápido que los métodos tradicionales”, dijo. “Al permitir que los fabricantes pesados integren la IA Los clientes de Fero Labs han descubierto más de 20 millones de dólares en ahorros, han reducido más de 100 000 toneladas de emisiones de carbono y han ahorrado un millón de libras. de materias primas», añadió. La industria del siderismo es responsable de 11% de las emisiones globales de carbono.
La empresa dice en su sitio web que su software puede minimizar el uso de ingredientes extraídos en la producción de acero mediante hasta 34%. Un informe 2021 (pdf) de la Asociación Mundial sobre Inteligencia Artificial muestra que “evitar la extracción, la fundición y el transporte de estas aleaciones ha evitado unas 450.000 toneladas de emisiones de carbono por año”. Si se amplía al resto de la producción de acero en los EE. UU., señala el estudio, el enfoque podría Prevenir 11,9 millones de emisiones de carbono por año, equivalente a una cuarta de las emisiones anuales de la ciudad de Nueva York.
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