Charlotte Degot: A more accurate way to calculate emissions | TED

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TED


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00:00
Transcriber: Leslie Gauthier Reviewer:
0
0
7000
Traductor: Juan Alejandro Pérez Aguilar Revisor: Sebastian Betti
00:13
For decades now,
1
13080
1335
Por décadas ya,
00:14
we’ve been saying we should reduce our emissions,
2
14415
2794
hemos dicho que deberíamos reducir nuestras emisiones,
00:17
but they’ve kept increasing.
3
17209
1585
pero han seguido incrementando.
00:19
One of the key reasons is we don’t measure accurately
4
19253
4588
Una de las razones clave es que no medimos con exactitud
00:23
the climate impact of our actions.
5
23841
2586
el impacto climático de nuestras acciones.
00:27
Imagine trying to save money,
6
27011
2711
Imagina tratar de ahorrar dinero,
00:29
but when you go shopping,
7
29722
1335
pero cuando vas de compras,
00:31
there is no price tag on any item ...
8
31057
3753
no hay etiquetas de precio...
00:34
or trying to lose weight,
9
34810
2253
o tratar de perder peso,
00:37
but you cannot measure the portion sizes and the calories.
10
37063
3253
pero no puedes medir el tamaño de las porciones y las calorías.
00:40
You would be bound to fail.
11
40733
1376
Estarías condenado a fallar.
00:43
This level of blindness is close to the one we have
12
43277
4046
Este nivel de ceguera se acerca al que tenemos
00:47
when it comes to our climate impact.
13
47323
1877
en cuanto a nuestro impacto climático.
00:49
Measuring greenhouse gas emissions is hard.
14
49867
2961
Medir las emisiones de efecto invernadero es difícil.
00:53
It has no color,
15
53704
1418
No tienen color,
00:55
it has no smell;
16
55122
1835
no tienen olor,
00:56
it’s invisible.
17
56957
1418
son invisibles.
00:58
We cannot put sensors everywhere,
18
58751
3211
No podemos colocar sensores en todas partes,
01:01
on every building,
19
61962
2002
en cada edificio,
01:03
every track,
20
63964
1460
en cada pista,
01:05
every field,
21
65424
1335
cada campo,
01:06
every cow --
22
66759
2127
cada vaca...
01:08
so most of the time,
23
68886
1293
entonces, casi siempre,
01:10
we give up and we don’t measure.
24
70179
2586
nos rendimos y no medimos.
01:13
And when we do measure,
25
73933
1334
Y cuando sí medimos,
01:15
we are reduced to relying on estimations
26
75267
3212
estamos reducidos a confiar en estimaciones
01:18
and conversion factors.
27
78479
1501
y factores de conversión.
01:21
The consequence is we end up working with highly incomplete
28
81148
5297
La consecuencia es que terminamos trabajando con estimaciones
01:26
and inaccurate estimations of our emissions.
29
86445
2753
de nuestras emisiones altamente incompletas e inexactas.
01:30
Often we have a margin of error of 30 to 60 percent.
30
90407
3587
Con frecuencia tenemos un margen de error de entre 30 y 60 %.
01:34
This means targets and action plans are set
31
94703
5464
Esto significa que las metas y planes de acciones se definen
01:40
based on inaccurate data.
32
100167
2086
con base en datos inexactos.
01:43
If we look at the corporations
33
103087
1710
Si miramos a las corporaciones
01:44
that report their progress on climate to the CDP,
34
104797
4296
que reportan su progreso sobre el clima al CDP,
01:49
which is a nonprofit organization that runs a global disclosure system
35
109093
4629
que es una organización sin ánimo de lucro que maneja un sistema global de revelación
01:53
for environmental impacts,
36
113722
3003
de impactos ambientales,
01:56
what we see is striking:
37
116725
2753
lo que vemos es sorprendente:
01:59
more than two-thirds of the companies
38
119478
3295
más de dos-tercios de las compañías
02:02
are not accurately measuring their emissions,
39
122773
3629
no están midiendo activamente sus emisiones
02:06
and only seven percent of those companies
40
126402
4045
y solo siete por ciento de esas compañías
02:10
are ultimately reducing their impact in some way.
41
130447
4088
están reduciendo realmente su impacto de alguna forma.
02:15
You cannot reduce what you cannot measure.
42
135661
3921
No puedes reducir lo que no puedes medir.
02:19
It is key for corporations to be able to measure across all activities,
43
139999
6590
Es clave que las corporaciones puedan medir en todas sus actividades,
02:26
all sources that drive carbon up or down.
44
146589
3920
todas las fuentes que aumentan o reducen el carbono.
02:31
In a way,
45
151218
1043
En cierta forma,
02:32
that’s just putting the same rigor to carbon measurements
46
152261
3754
eso es solo poner el mismo rigor que tenemos con la contabilidad financiera
02:36
that we have for financial accounting.
47
156015
3211
hacia la medición del carbono.
02:40
It took more than 100 years to put modern, automated financial accounting in place.
48
160769
5256
Tomó más de 100 años poner en lugar a la contaduría financiera automática moderna.
02:46
We don’t have 100 years when it comes to climate.
49
166817
3629
No tenemos 100 años cuando se trata del clima.
02:51
But this is crucial for corporations to set meaningful targets
50
171238
6006
Pero es crucial que las corporaciones definan metas significativas
02:57
and successful action plans.
51
177244
1835
y planes de acción exitosos.
02:59
One of the most powerful tools we have
52
179997
3170
Unas de las herramientas más poderosas que tenemos
03:03
to help us accelerate on this journey is artificial intelligence.
53
183167
4463
para ayudarnos a acelerar este viaje es la inteligencia artificial.
03:08
Artificial intelligence can process data automatically
54
188297
4630
La inteligencia artificial puede procesar datos automáticamente
03:12
from diverse, unstructured sources
55
192927
3044
de fuentes diversas y sin estructura
03:15
like invoices, consumer behavior data.
56
195971
2878
como facturas, datos de comportamiento de consumidores.
03:20
It can work by modeling to better estimate the missing information.
57
200059
5380
Puede funcionar modelando, para estimar mejor la información faltante.
03:26
It can simulate and ultimately optimize emissions.
58
206815
3754
Puede similar y al final optimizar las emisiones.
03:31
Let me share an example of how this could work.
59
211487
2377
Déjame dar un ejemplo de cómo podría funcionar.
03:34
A wine and spirits international company:
60
214907
2878
Una compañía internacional de vinos y licores:
03:37
billions of sales,
61
217785
1668
miles de millones en ventas,
03:39
hundreds of brands,
62
219453
1168
cientos de marcas,
03:40
consumers across the globe.
63
220621
1710
consumidores por todo el mundo,
03:43
When they want to measure their impact,
64
223249
2293
Cuando quieran medir su impacto,
03:45
they need to measure across the entire set of their emissions.
65
225542
3879
deben medir sus emisiones en todas sus fuentes.
03:50
This means direct emissions from facilities,
66
230381
3211
Lo que significa emisiones de sus instalaciones,
03:53
purchased electricity,
67
233592
1919
electricidad comprada,
03:55
raw materials,
68
235511
1460
materias primas,
03:56
leased assets,
69
236971
1126
activos arrendados,
03:58
IT emissions
70
238097
1501
emisiones de TI,
03:59
business travel,
71
239598
1085
viajes de negocios,
04:00
transportation,
72
240683
1334
transporte,
04:02
waste,
73
242017
1085
desperdicios,
04:03
product end of life,
74
243102
1334
fin de vida de productos,
04:04
etcetera, etcetera.
75
244436
1377
etcétera, etcétera.
04:06
That’s a huge amount of information to collect.
76
246397
2919
Hay una gran cantidad de información para recolectar.
04:10
And most of it is actually inaccessible to the company itself
77
250025
3963
Y su mayoría es, de hecho, inasequible a la misma compañía
04:13
because it comes from outside its direct scope of activity.
78
253988
3378
porque viene desde afuera de la extensión de su actividad directa.
04:17
For example,
79
257908
1001
Por ejemplo,
04:18
from suppliers that are not yet able to calculate their emissions either.
80
258909
4296
de los proveedores que todavía no son capaces de calcular sus emisiones tampoco.
04:24
So when the sustainability team calculates their impact,
81
264248
5213
Entonces, cuando el equipo de sostenibilidad calcula su impacto,
04:29
they have no choice but to do rough estimates.
82
269461
3337
No tienen más opción que hacer estimados toscos.
04:33
Let’s examine the glass for bottles.
83
273507
2085
Examinemos las botellas de vidrio.
04:36
The way they calculate glass emissions is the following.
84
276510
3045
La forma en que calculan las emisiones es la siguiente.
04:40
They take the total amount of glass bought last year --
85
280514
3712
Toman el valor total de botellas compradas el año pasado...
04:44
let’s say 1,000 tons.
86
284226
1585
Digamos, 1000 toneladas.
04:46
They multiply it by a conversion factor,
87
286687
3587
Lo multiplican por un factor de conversión,
04:50
which represents the average kilos of CO2 equivalent for one ton of glass --
88
290274
5881
que representa los kilos promedio de CO2 equivalentes a una tonelada de vidrio...
04:56
let’s say 950.
89
296155
1751
digamos, 950.
04:58
950 x 1000 makes 950,000.
90
298365
4171
950 x 1000 da 950 000.
05:02
Of course this is hugely inaccurate
91
302995
2169
Por supuesto, hay una gran inexactitud
05:05
because it does not take into account
92
305164
2085
Porque no tiene en cuenta
05:07
all the numerous factors that impact actual emissions,
93
307249
5005
los numerosos factores que impactan las emisiones reales,
05:12
so it’s hard to set targets and action plans.
94
312254
4129
por lo que es difícil definir metas y planes de acción.
05:16
This is where the sustainability team calls data scientists
95
316884
4212
Es aquí cuando el equipo de sostenibilidad llama a los científicos de datos
05:21
to come in and process detailed data about the type of glass,
96
321096
5965
para que venga a procesar datos detallados sobre el tipo de vidrio,
05:27
the color of the glass,
97
327061
1710
el color del vidrio,
05:28
the recycling share,
98
328771
1418
la parte que se recicla,
05:30
the supplier country of origin,
99
330189
2252
el país de origen del proveedor,
05:32
the transportation mode,
100
332441
1543
el modo de transporte,
05:33
by brand,
101
333984
1001
por marca,
05:34
by product.
102
334985
1001
por producto.
05:36
They can simulate the design and the supply chain
103
336070
4170
Pueden similar el diseño y la cadena de suministro
05:40
and integrate in the calculation
104
340240
1877
e integrarlo en el cálculo.
05:42
the importance of the glass color --
105
342117
2336
La importancia del color del vidrio...
05:44
1.5 times more emissions for a clear bottle
106
344453
3503
1,5 veces más emisiones para una botella transparente
05:47
versus a green bottle;
107
347956
2044
contra una botella verde;
05:50
the importance of the country of origin --
108
350000
2920
la importancia del país de origen...
05:52
twice the amount of emissions for one country versus another one,
109
352920
4337
dos veces la cantidad de emisiones para un país contra otro,
05:57
depending on the energy mix;
110
357257
2128
dependiente de la mezcla de energía;
05:59
the importance of the design itself --
111
359385
2752
la importancia del mismo diseño...
06:02
for the same total weight,
112
362137
1919
para el mismo peso total,
06:04
1.5 times more emissions for one design versus another one.
113
364056
5255
1,5 veces más emisiones para un diseño contra otro.
06:09
Instead of having one big, average number,
114
369937
3795
En lugar de tener un grande número promedio,
06:13
you now have a model which correlates and calculates emissions
115
373732
4672
ahora tienes un modelo que correlaciona y calcula emisiones
06:18
at a granular level.
116
378404
1418
a un nivel granular.
06:20
With this type of methodology,
117
380989
1919
Con este tipo de metodología,
06:22
the emissions figure is typically corrected by 30 to 50 percent.
118
382908
4922
el número de emisiones típicamente se corrige por entre 30 y 50 %.
06:28
And more importantly,
119
388747
1502
Y, más importante,
06:30
the company can now move to action
120
390249
3336
la compañía ahora puede moverse a tomar acción
06:33
as they can, one, set meaningful targets,
121
393585
3671
uno, definir metas significativas,
06:37
two, identify very concrete initiatives,
122
397256
3378
dos, identificar iniciativas muy concretas,
06:40
and three,
123
400634
1001
y tres,
06:41
recalculate emissions over time and measure their progress.
124
401635
3253
recalcular las emisiones con el tiempo y medir su progreso.
06:46
Let me share another example:
125
406098
2419
Déjame dar otro ejemplo:
06:48
cement.
126
408517
1001
cemento.
06:50
Cement is a massive CO2 emitter.
127
410060
2753
El cemento es un emisor masivo de CO2.
06:53
If cement were a country,
128
413981
2127
Si el cemento fuera un país,
06:56
it would rank as the third-largest emitter,
129
416108
3378
figuraría como el tercer mayor emisor,
06:59
right after China and the US,
130
419486
2461
justo después de China y EE.UU.,
07:01
in front of the European Union and India.
131
421947
2711
frente a la Unión Europea y la India.
07:05
Most of the emissions come from the process of producing clinker,
132
425868
4546
La mayoría de las emisiones vienen de los procesos para producir clínker,
07:10
the key ingredient in cement.
133
430414
1918
el ingrediente clave del cemento.
07:13
To produce clinker,
134
433000
1376
Para producir clínker,
07:14
you need to maintain a temperature of over 1,400 degrees Celsius.
135
434376
4755
se requiere mantener un temperatura de más de 1400 grados Celsius.
07:19
It requires a lot of fuel,
136
439715
2335
Requiere mucho combustible,
07:22
and it’s really just carbon containing the whole materials.
137
442050
2920
Y, es solo carbono conteniendo a todos los materiales.
07:25
So the secret sauce is to produce cleaner and higher quality clinker,
138
445637
5464
Entonces la fórmula secreta es producir clínker más limpio y de mayor cualidad,
07:31
because the higher the quality of the clinker,
139
451101
2294
porque a mayor calidad del clínker,
07:33
the less of it you will need to produce cement ultimately,
140
453395
3754
menos se necesita para producir el cemento al final,
07:37
and therefore the less emissions you will generate.
141
457149
2586
y por eso, se generarán menos emisiones.
07:40
But producing high-quality clinker is a complex science.
142
460652
4171
Pero producir clínker de alta calidad es una ciencia compleja.
07:45
It depends on multiple factors that influence each other.
143
465365
3796
Depende de múltiples factores que influyen sobre ellos mismos.
07:49
For example, the process parameters,
144
469411
2503
Por ejemplo, los parámetros del proceso,
07:51
like the rotation speed of the machine,
145
471914
2502
como la velocidad de rotación de la máquina,
07:54
how quickly you fill it,
146
474416
1919
qué tan rápido se llena,
07:56
the type of fuel you use,
147
476335
1918
el tipo de combustible que se usa,
07:58
the raw materials and their exact chemical composition.
148
478253
3379
las materias primas y su composición química exacta.
08:02
This is where artificial intelligence can again have an enormous impact.
149
482674
4880
Aquí es donde la inteligencia artificial puede otra vez tener un enorme impacto.
08:07
On-site operational teams are trying to manually maintain
150
487846
4421
Equipos operativos en el sitio están intentando mantener manualmente
08:12
the best set of parameters possible.
151
492267
2378
los mejores parámetros posibles.
08:15
AI can help by measuring better through different sources,
152
495020
5380
La IA puede ayudar midiendo mejor mediante distintas fuentes,
08:20
like direct measurements,
153
500400
1585
como mediciones directas,
08:21
material and mass balance,
154
501985
1252
balance de materia y masa,
08:23
etcetera ...
155
503237
1084
etcétera...
08:24
simulate all the potential decisions
156
504321
3212
simular todas las decisiones potenciales
08:27
and recommend the optimal ones to the operators.
157
507533
3461
y recomendar las óptimas a los operadores.
08:31
These techniques implemented in a cement production process
158
511662
4045
Esta técnicas implementadas en el proceso de producción de cemento
08:35
enable a substantial emissions reduction
159
515707
3712
permiten una reducción sustancial de emisiones
08:39
in a matter of months.
160
519419
1377
en cuestión de meses.
08:42
There is an infinity of applications possible.
161
522172
3128
Existe una infinidad de aplicaciones posibles.
08:46
There is no company,
162
526009
1877
No hay una compañía,
08:47
no industry that cannot derive significant climate impact
163
527886
4880
ni industria que no pueda crear un impacto climático significativo
08:52
from the use of artificial intelligence.
164
532766
2252
del uso de la inteligencia artificial.
08:55
I’m not saying artificial intelligence alone will save us.
165
535644
4004
No digo que la inteligencia artificial nos salvará sola.
09:00
But artificial intelligence,
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2336
Pero la inteligencia artificial,
09:02
by helping us measure accurately,
167
542943
3086
ayudándonos a medir exactamente,
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simulate
168
546029
1168
simular
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and optimize,
169
547197
2044
y optimizar,
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enables significant emissions reduction
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3795
permite reducciones significativas de emisiones
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in a quite fast, cheap and easy way.
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3671
de forma rápida, barata y fácil.
09:17
We cannot miss this opportunity.
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557583
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No podemos perdernos esta oportunidad.
09:22
Thank you.
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Gracias.
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