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Luchando contra el cambio climático con la IA

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Cada vez más, en todo el mundo, los efectos del calentamiento global se están sintiendo. Movimientos globales como la Rebelión de la Extinción han causado repetidamente trastornos por protestas en ciudades de todo el mundo y son un símbolo de la creciente atención que se está prestando a este importante tema.

A pesar del auge de la conciencia pública, los métodos para combatir el problema han tardado en desarrollarse: la separación de la basura en el reciclaje y los residuos generales es lo más lejos que llega la mayoría de los hogares. La tecnología más avanzada, como los paneles solares y las turbinas eólicas, siguen estando fuera del alcance de muchos debido a su alto costo y al espacio necesario para su instalación. Sin embargo, otra tecnología puede tener un impacto mucho mayor en la lucha contra el cambio climático.

El zumbido en torno a la inteligencia artificial (IA) ha crecido exponencialmente en la última década y no muestra signos de disiparse. La tecnología se está aplicando a una serie de aplicaciones diferentes, desde vehículos autónomos hasta la detección avanzada de amenazas a la ciberseguridad. Los individuos, tanto en la esfera de los consumidores como en la de los negocios, pueden ahora aprovechar el poder de la IA para enriquecer sus vidas y su trabajo. El Gobierno de Nueva Gales del Sur dará a conocer en breve su estrategia de IA para garantizar que el uso de la IA logre el equilibrio adecuado entre las oportunidades y los riesgos.


¿Podría la IA ayudar a cambiar el rumbo de la lucha contra el cambio climático?

Análisis avanzados

  • El análisis predictivo es una de las aplicaciones más comunes de la IA y ha ayudado a impulsar esta tecnología al centro del escenario. A través del análisis de innumerables fuentes de datos, la IA ha sido capaz de generar conocimientos sobre el futuro. Con la crisis climática, la IA tiene el poder de aumentar las predicciones meteorológicas, lo que puede ayudar a las redes nacionales a abordar los cambios en la energía renovable.
  • Con los datos proporcionados por las estaciones meteorológicas de todo el mundo, que miden la velocidad del viento, la presión atmosférica, la temperatura y muchos otros puntos de datos, la IA puede entonces identificar patrones y dar una visión holística de cómo está cambiando nuestro planeta.
  • Ha llevado décadas de investigación dirigida por el ser humano para identificar el cambio climático, confirmar que se está produciendo realmente, e investigar las causas y los efectos, lo que ha ralentizado nuestra respuesta. La IA puede tener una visión holística de 360 grados de más información que nunca antes, teniendo en cuenta innumerables variables ecológicas, mucho más allá de lo que cualquier humano puede comprender. Por lo tanto, armado con la IA, se pueden identificar patrones que de otra manera podrían haberse pasado por alto, dando una visión muy precisa del estado actual del planeta.

Por ejemplo, con la IA y los algoritmos basados en el aprendizaje por máquina que identifican los ciclones tropicales, los huracanes y otras condiciones meteorológicas, se podría reducir el potencial de daños. Las alertas tempranas con predicciones precisas sobre la fuerza y la oportunidad pueden permitir respuestas ágiles y más eficaces que ayuden a proteger las zonas afectadas y, en algunos casos, podrían salvar vidas.

Esto pone de relieve la cuestión de la transparencia de la IA: la forma en que la IA llega a una recomendación es tan importante como la propia recomendación. Hasta que se disponga de transparencia para cada una de las decisiones tomadas por la IA, los investigadores y científicos que lideran la lucha contra el calentamiento global pueden ser cautelosos a la hora de respaldar cualquier decisión dirigida o recomendada por la IA. Para garantizar la plena confianza en la tecnología, los responsables de la toma de decisiones deben tener una visión completa de la forma en que se han formulado las conclusiones.

Por ejemplo, si sólo utilizan datos de Australia, en lugar de los mundiales, las decisiones pueden estar muy sesgadas y las conclusiones no pueden generalizarse al resto del mundo. Para ello, los tecnólogos tendrán que dotarse de los instrumentos necesarios para organizar, integrar y analizar los datos. El «movimiento de IA explicable» es un gran ejemplo de esto, ayudando a promover la visibilidad en torno a las técnicas de aprendizaje automático, permitiendo a los expertos determinar y mostrar las causas de las catástrofes climáticas, asegurando que no se rompa la confianza del público.

La necesidad de poder

  • Como la mayoría de las tecnologías de transformación, la IA tiene el poder de dañar en el mismo grado que puede ayudar. El director general del gigante de los semiconductores Applied Materials declaró recientemente en una conferencia en San Francisco que para el 2025, los centros de datos representarían el 25% del uso de energía en el mundo.
  • Mientras que actualmente sólo se utiliza el 2%, sin una inversión sustancial en el desarrollo de nuevos materiales, diseños y chips, la cantidad de electricidad que consumen los centros de datos seguirá creciendo exponencialmente. El razonamiento detrás de esta oscura predicción se debe en parte a que los chips de IA que consumen energía necesitan ser alimentados con cantidades masivas de datos, lo que hace que la energía se utilice en mayores cantidades y más rápido que nunca antes.

Pero, ¿podríamos aprovechar la IA y el ML para ayudar a minimizar e incluso reducir las propias ineficiencias y los costos ambientales de estas nuevas tecnologías? Google pudo reducir el coste de la refrigeración de su centro de datos gracias a un proyecto de IA DeepMind que dio como resultado un 40% de reducción en el uso de energía, no sólo aumentando su eficiencia energética y reduciendo sus emisiones, sino también mejorando la eficiencia energética de los clientes de la nube de Google.

El proyecto dio lugar a un marco más eficiente, ayudando a los expertos de Google a apostar

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