Por Redacción
Descubre cómo el GNL, respaldado por inteligencia artificial, está transformando la industria logística y energética, reduciendo emisiones y creando un futuro más eficiente.
En un mundo donde la lucha contra el cambio climático no admite demoras, el Gas Natural Licuado (GNL) emerge como un puente tecnológico entre los combustibles fósiles tradicionales y las energías limpias del mañana. Pero esta no es una historia de transición solitaria: la inteligencia artificial (IA) está jugando un papel clave para potenciar su producción y eficiencia, creando un círculo virtuoso entre innovación y sostenibilidad.
El GNL es gas natural enfriado a -162°C hasta licuarse, reduciendo su volumen 600 veces y facilitando su transporte a zonas remotas sin gasoductos. Esta cualidad lo hace ideal para sectores como el transporte marítimo, donde la electrificación aún no es viable. Al quemarse, emite 20% menos CO₂ que el diésel y casi cero partículas contaminantes, según datos de Repsol.
Pero su verdadero potencial se despliega cuando combinamos su perfil ambiental con herramientas digitales. Empresas como BakerHughesC3.ai están usando IA para optimizar plantas de licuefacción, aumentando la producción entre 1% y 2% mediante algoritmos que analizan millones de datos en tiempo real. "Es como tener un director de orquesta digital que sincroniza cada variable: desde la temperatura hasta la demanda global", explica Nikhil Gulati, experto en IA aplicada al GNL.
Las plantas de GNL enfrentaban un dilema: cómo aumentar la producción sin incrementar costos o emisiones. La respuesta llegó con sistemas como el Shell Process Optimiser, parte de la Open AI Energy Initiative, que fusiona aprendizaje automático con décadas de experiencia en hidrocarburos. Este software identifica patrones ocultos en datos operativos, permitiendo ajustes precisos en condiciones ambientales cambiantes.
La IA no solo optimiza, sino que predice. Por ejemplo, analiza fluctuaciones estacionales en la pureza del gas natural o anticipa fallos en equipos críticos. "Cada planta genera datos equivalentes a 50,000 novelas al día. La IA es la única que puede 'leerlas' todas", agrega Gulati.
Mientras barcos como el Fure Vinga de Repsol ya navegan con GNL compensando el 100% de sus emisiones, en tierra firme el combustible está revolucionando el transporte pesado. Camiones de larga distancia en Europa y EE.UU. están adoptándolo masivamente, no solo por su huella ambiental, sino por ahorros de hasta 30% en costos operativos.
Aquí, México tiene una oportunidad dorada. Con proyectos como el gasoducto Texas-Tuxpan, el país podría integrarse a cadenas globales de GNL, especialmente si impulsa alianzas como la de YPF y Petronas en Argentina, que invertirán USD 40,000 millones en infraestructura para exportar desde Vaca Muerta.
Sin embargo, el camino no está exento de obstáculos. La infraestructura para GNL requiere inversiones millonarias —una planta de licuefacción cuesta entre USD 5,000 y USD 10,000 millones—, y países como México aún dependen en un 70% de importaciones de gasolina. Además, aunque la IA optimiza la producción, su implementación demanda colaboración entre ingenieros, científicos de datos y gobiernos.
Se proyecta que la demanda global de GNL se duplicará para 2040, alcanzando 700 millones de toneladas anuales. Para entonces, herramientas de IA habrán no solo aumentado la eficiencia, sino también reducido emisiones en un 15% adicional mediante modelos predictivos.
Pero el verdadero éxito radicará en cómo esta tecnología democratiza el acceso. Iniciativas como los sistemas solares comunitarios en Yucatán —que redujeron 70% el uso de diésel— muestran que la transición energética puede ser inclusiva si se combina innovación con políticas públicas audaces.
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