Métodos innovadores de IA salvan planta geotérmica en Nuevo México de su cierre

Según informa MIT Technology Review (https://www.technologyreview.com/2026/07/29/1140896/geothermal-second-chance/), una pequeña empresa llamada Zanskar asumió en junio de 2024 una planta geotérmica en Nuevo México que estaba al borde del cierre económico debido a la disminución de la temperatura del agua subterránea. En el plazo de dos años, lograron devolver la planta a plena capacidad con la ayuda de inteligencia artificial (IA) avanzada.

Desafío: Enfriamiento del reservorio geotérmico

El principal problema de la planta era que el agua del reservorio subterráneo se estaba enfriando progresivamente. Esto redujo drásticamente la eficiencia en la generación de energía y volvió la operación económicamente inviable. Los métodos tradicionales para revivir este tipo de instalaciones suelen ser costosos, lentos y con alto riesgo.

Optimización del uso de recursos apoyada en IA

Zanskar apostó por algoritmos innovadores de IA para comprender y controlar mejor los complejos procesos geológicos y termodinámicos. La IA analizó continuamente datos de perforaciones, mediciones de temperatura y sensores de presión para desarrollar estrategias óptimas de extracción. Así, la planta pudo ser gestionada de forma precisa para maximizar la eficiencia térmica y preservar el reservorio de manera sostenible.

Integración de aprendizaje automático y simulaciones

Mediante el uso de aprendizaje automático combinado con simulaciones físicas, la empresa pudo predecir la evolución del reservorio y realizar ajustes tempranos. Esto evitó un mayor enfriamiento y permitió una producción energética estable.

Importancia para la transición energética

La exitosa reactivación de la planta demuestra cómo las tecnologías de IA pueden contribuir a hacer las fuentes de energía renovable más eficientes y rentables. La geotermia es considerada una fuente especialmente sostenible, ya que puede suministrar electricidad constante independientemente de las condiciones climáticas. La combinación de IA y energía geotérmica podría aportar así una contribución importante a la reducción de emisiones de CO2.

Perspectivas y potencial

El ejemplo de Nuevo México podría servir como modelo para instalaciones similares en todo el mundo que han sido cerradas o están cerca de serlo debido a desafíos técnicos o naturales. La integración de IA en el control y optimización de plantas geotérmicas abre nuevas posibilidades para aprovechar recursos hasta ahora no explotados y prolongar la vida útil de las instalaciones existentes.

Conclusión

La reapertura de la planta geotérmica por parte de Zanskar subraya el potencial de las aplicaciones de IA en el ámbito de las energías renovables. La optimización basada en datos permite conciliar mejor objetivos ecológicos y económicos, algo de gran importancia ante la crisis climática global.