Cómo la inteligencia artificial puede ayudar a reducir las emisiones de metano

La inteligencia artificial tiene una huella ambiental evidente: centros de datos, electricidad, agua y nuevas infraestructuras acompañan al rápido crecimiento de esta tecnología. Pero hay otra parte de la ecuación con menos visibilidad: su capacidad para reducir emisiones en otros sectores.

Algunas estimaciones sitúan ese potencial entre el 5 % y el 10 % de las emisiones mundiales de gases de efecto invernadero hasta 2030. Esta horquilla, que engloba aplicaciones muy diferentes, no debe interpretarse como una reducción asegurada sino como potencial a desarrollar.

Entre todas ellas, el metano ofrece uno de los ejemplos más interesantes, porque puede resolver el gran reto de saber dónde se está emitiendo, cuánto y durante cuánto tiempo, y hacerlo lo suficientemente rápido como para actuar.

Un gas difícil de localizar

Reducir las emisiones de metano se considera una de las vías más eficaces para limitar el calentamiento global. Aunque permanece menos tiempo en la atmósfera que el CO₂, su potencial durante los primeros 20 años es 80 veces superior.

Además, sus emisiones están muy repartidas: petróleo y gas, minas de carbón, vertederos, tratamiento de aguas residuales y ganadería figuran entre las principales fuentes de origen antropogénico.

Existe otra particularidad: una parte importante puede concentrarse en grandes episodios puntuales. Una fuga, una válvula defectuosa o determinadas zonas de un vertedero pueden convertirse en importantes focos emisores. Por ello, encontrarlos es el primer paso para poder intervenir.

Durante los últimos años, la expansión de la observación satelital ha multiplicado la cantidad de información disponible. Más de 30 instrumentos aportan ya datos al Methane Alert and Response System (MARS), desarrollado por el Observatorio Internacional de Emisiones de Metano (IMEO) del Programa de Naciones Unidas para el Medio Ambiente (PNUMA).

Desde 2023, el sistema ha analizado más de 1,3 millones de observaciones satelitales. En ese volumen de información es donde la IA empieza a marcar diferencias.

Los algoritmos de la IA filtran imágenes y localizan posibles plumas de metano antes de que intervengan los especialistas. Según Naciones Unidas, este sistema procesa entre 12 y 15 veces más datos.

La IA procesa entre 12 y 15 veces más datos satelitales para localizar posibles emisiones de metano.

En este escenario, el conocimiento científico no se sustituye: las detecciones siguen siendo verificadas por expertos. La función de la IA es reducir drásticamente el volumen de información que se debe revisar y acelerar la identificación de posibles emisiones.

De millones de datos a una fuga concreta

Detectar metano desde el espacio es solo el comienzo. Para conseguir una reducción real hay que recorrer un camino más largo: detectar, cuantificar, identificar la fuente, comunicar la alerta, intervenir y comprobar después que la emisión ha desaparecido.

Esta diferencia es importante. Una revisión científica publicada en agosto de 2026 sobre aplicaciones de IA al metano encontró una evidencia considerable en detección y cuantificación, pero mucho menor sobre reducciones de emisiones verificadas de principio a fin.

En este sentido, MARS sí explica cómo podría acortarse esa distancia: una vez identificada una gran emisión, los científicos combinan diferentes observaciones para intentar atribuirla a una instalación concreta. Si se confirma, la información se traslada al operador correspondiente para que investigue el origen, y actúe.

Desde que el sistema entró en funcionamiento en 2024, ha contribuido a más de 40 actuaciones de mitigación verificadas. Las fuentes sobre las que se actuó habían emitido alrededor de 1,2 millones de toneladas de metano.

Esa sería una de las aportaciones más interesantes de la IA: acortar la distancia entre observar una anomalía y decidir dónde actuar.

Detectar una emisión no significa reducirla: el verdadero valor aparece cuando los datos consiguen desencadenar una actuación sobre el terreno.

El potencial llega a los vertederos

Hasta ahora, el desarrollo se ha concentrado sobre todo en petróleo y gas, pero la aplicación empieza a extenderse a otros sectores. En 2026, Naciones Unidas amplió las alertas de MARS a minas de carbón y residuos.

En cuanto a las emisiones de los vertederos, son complejas y variables, y dependen de la composición y antigüedad de los residuos, la humedad, las condiciones meteorológicas o el funcionamiento de los sistemas de captación de biogás. En ellos, combinar datos de sensores, drones o satélites con modelos de IA puede ayudar a localizar zonas de emisión, identificar anomalías y orientar las inspecciones. El objetivo sería, además de medir mejor cuánto metano se genera, utilizar esa información para mejorar su operación y capturar una mayor parte del biogás producido.

El mismo principio puede trasladarse a otros ámbitos, como las aguas residuales o algunas actividades agroganaderas, aunque la evidencia sobre aplicaciones capaces de generar reducciones verificadas es aún limitada.

La tecnología detecta, pero alguien tiene que actuar

Existe, sin embargo, un límite que ningún algoritmo puede resolver: la capacidad para observar emisiones crece rápidamente, pero una alerta solo tiene utilidad si provoca una actuación.

La AIE estima que, si todos los países hubieran respondido dentro de los plazos recomendados a los grandes episodios detectados por MARS en 2025, las emisiones mundiales de metano del petróleo y el gas podrían haberse reducido en torno a 6 millones de toneladas.

La capacidad para detectar emisiones de metano está avanzando más rápido que la capacidad para responder a ellas.

La IA puede hacer análisis, pero después alguien debe inspeccionar la instalación, reparar el equipo, mejorar la captación o modificar el proceso y comprobar que la emisión se ha reducido.

En Europa, esta capacidad adquiere una dimensión regulatoria. El nuevo marco comunitario sobre metano refuerza las obligaciones de medición, información y verificación, así como la detección y reparación de fugas. A partir de 2030, además, las importaciones de petróleo, gas y carbón estarán sometidas a requisitos vinculados a su intensidad de metano.

Así, disponer de herramientas capaces de contrastar las emisiones declaradas con las realmente observadas puede convertirse en un elemento cada vez más relevante para el seguimiento ambiental.

Una herramienta, no una solución

El debate sobre IA y sostenibilidad oscila entre dos extremos: su creciente consumo de recursos versus la expectativa de que la tecnología contribuya a resolver grandes problemas ambientales. El metano ofrece una realidad más concreta.

La IA no repara una tubería, no sella una fuga ni mejora por sí misma la captación de biogás de un vertedero. Pero puede hacer visible antes una emisión, procesar una cantidad de información imposible de gestionar manualmente y ayudar a decidir dónde una intervención tendrá mayor impacto.

El debate sobre IA y sostenibilidad oscila entre su creciente consumo de recursos versus la expectativa de que la tecnología contribuya a resolver grandes problemas ambientales.

En un ámbito donde muchas de las tecnologías necesarias para reducir emisiones ya existen, esa capacidad supone un apoyo invaluable.

El verdadero indicador de éxito no será cuántos algoritmos se utilicen para vigilar el metano, sino cuántas de las emisiones que consiguen detectar terminan realmente desapareciendo.