Incorporación del aprendizaje automático en la evaluación del nexo WEF, la planificación energética y la sostenibilidad global: un enfoque desde la ingeniería química

Abstract

In the current era, the world faces critical challenges in managing essential resources, where growing population demand, rapid urbanization, and the effects of climate change are placing unprecedented pressure on water, energy, and food systems. These three fundamental pillars of human development have complex interdependencies that, when not properly managed, generate systemic vulnerabilities, resource use inefficiencies, and risks to global security. This research addresses these challenges by developing innovative methodologies based on artificial intelligence and data analysis. The work is structured around four main axes that allow for: assessing resource security using composite indicators, projecting future demand with predictive models, analyzing progress in sustainability using clustering techniques, and optimizing complex energy systems. The results provide a quantitative framework for informed decision-making, offering both methodological advances and practical applications to address the most pressing challenges in sustainable resource management. This approach represents a significant step toward more resilient and efficient systems, essential for ensuring human and environmental well-being in the coming decades.

En la era actual, el mundo enfrenta desafíos críticos en la gestión de recursos esenciales, donde la creciente demanda poblacional, la urbanización acelerada y los efectos del cambio climático ejercen presión sin precedentes sobre los sistemas hídricos, energéticos y alimentarios. Estos tres pilares fundamentales para el desarrollo humano presentan interdependencias complejas que, cuando no son gestionadas adecuadamente, generan vulnerabilidades sistémicas, ineficiencias en el uso de recursos y riesgos para la seguridad global. Esta investigación aborda estos retos mediante el desarrollo de metodologías innovadoras basadas en inteligencia artificial y análisis de datos. El trabajo se estructura en cuatro ejes principales que permiten: evaluar la seguridad de recursos mediante indicadores compuestos, proyectar demandas futuras con modelos predictivos, analizar el progreso en sostenibilidad mediante técnicas de agrupamiento, y optimizar sistemas energéticos complejos. Los resultados proporcionan un marco cuantitativo para la toma de decisiones informadas, ofreciendo tanto avances metodológicos como aplicaciones prácticas para enfrentar los desafíos más apremiantes en la gestión sostenible de recursos. Este enfoque representa un paso significativo hacia sistemas más resilientes y eficientes, esenciales para garantizar el bienestar humano y ambiental en las próximas décadas.