En 1936, el canadiense Charles Nelson Pogue patentó un sistema de carburación que buscaba mejorar radicalmente la eficiencia de los motores de gasolina.
Su principio era sencillo; vaporizar mejor el combustible y conseguir una mezcla mucho más eficiente con el aire antes de llevarla al motor.
Con el tiempo surgió la historia de que su sistema podía obtener rendimientos hasta de 200 millas/galón (87km/lto + -)
La cifra nunca ha sido demostrada de manera independiente bajo condiciones normales de conducción, pero eso no disminuye lo interesante de la pregunta que planteó Pogue hace casi un siglo,
El problema era que Pogue vivía en una época sin sensores electrónicos, sin computadoras capaces de modelar una combustión, sin dinámica de fluidos computacional y, por supuesto, sin inteligencia artificial.
Hoy el escenario es completamente diferente.
Un agente de IA puede analizar simultáneamente miles o millones de configuraciones de geometría, temperatura, presión, turbulencia, composición de la mezcla y tiempos de inyección.
Puede simular escenarios, identificar patrones y optimizar diseños que serían prácticamente imposibles de explorar mediante experimentación convencional.
Eso no significa que podamos desafiar las leyes de la física.
Significa que podemos acercarnos mucho más rápidamente a los límites que esas leyes permiten.
La IA puede llegar a lograr una reducción significativa del consumo de gasolina, lo que tendría enormes ventajas hacia el futuro de la circularidad de la economía y respeto al medio ambiente.
Durante las próximas décadas seguirán circulando cientos de millones de vehículos con motores de combustión, mientras avanzamos hacia los vehículos eléctricos y, eventualmente, hacia nuevas tecnologías basadas en hidrógeno.
Al reducir sustancialmente el consumo de combustible del enorme parque vehicular global, podríamos disminuir emisiones y demanda energética mientras la transición tecnológica continúa.
Y aquí aparece una pregunta todavía más interesante.
¿Cuántas tecnologías que hoy consideramos inviables, demasiado costosas o simplemente olvidadas, podrían adquirir una segunda oportunidad cuando sean rediseñadas y optimizadas con inteligencia artificial?
Ahora tenemos herramientas que sí pueden lograr metas muy ambiciosas.
