¿Cómo puede la IA reducir el cambio climático?
Aunque todavía hay algunos habitantes en nuestro planeta que afirman que el cambio climático es una farsa, la mayoría de nosotros creemos que debemos hacer todo lo posible para frenar o resolver el problema.
La Inteligencia Artificial (IA) y el Machine Learning son dos grandes herramientas para combatir el cambio climático. Cuanto más utilicemos ambas tecnologías para comprender nuestra realidad actual, nuestras posibilidades de mejorar y salvar vidas, crear un mundo más sano y hacer que las empresas sean más eficientes, serán mayores.
A continuación, vamos a mostrarte algunas de las formas en que la IA y el ML nos están ayudando a afrontar el cambio climático.
Estudio del clima: un problema de grandes datos
Las máquinas pueden analizar la avalancha de datos que generan cada día los sensores, medidores y monitores para detectar patrones de forma rápida y automática.
El estudio de los datos sobre las condiciones cambiantes de las superficies terrestres del mundo que recoge la NASA proporciona una imagen muy precisa de cómo está cambiando el mundo. Cuanto más precisa sea la situación actual de nuestro clima, mejores serán nuestros modelos climáticos. Esta información puede utilizarse para identificar nuestras mayores vulnerabilidades y zonas de riesgo.
A su vez, el conocimiento de los científicos climáticos puede compartirse con los responsables de la toma de decisiones para que sepan cómo responder al impacto del cambio climático: huracanes, aumento del nivel del mar o temperaturas más altas.
Desarrollar mejores soluciones
Tanto la IA como el Deep Learning (del que hablaremos próximamente en el Blog), pueden ayudar a los investigadores e innovadores a poner a prueba sus teorías y soluciones sobre cómo reducir la contaminación del aire, así como otro tipo de innovaciones.
Un ejemplo de ello es el proyecto Green Horizon de IBM, que analiza datos medioambientales y predice la contaminación, además de probar escenarios «what-if» que implican tácticas de reducción de la contaminación.
Utilizando la información proporcionada por los algoritmos de aprendizaje automático, Google también pudo reducir la cantidad de energía que utilizaba en sus centros de datos en un 15%. Una visión similar puede ayudar a otras empresas a reducir su huella de carbono.
Iniciativas ecológicas
Aunque las empresas y la industria pueden contribuir significativamente a los niveles de gases de efecto invernadero, sigue siendo imperativo que cada ciudadano se comprometa a reducir también su impacto. Cuanto más fáciles sean las iniciativas verdes para cada persona, mayor será la tasa de adopción y más progresos haremos para salvar el medio ambiente.
La Inteligencia Artificial y las innovaciones del Machine Learning pueden ayudar a crear productos y servicios que faciliten el cuidado de nuestro planeta. Hay varios dispositivos de IA orientados al consumidor, como los termostatos inteligentes (que podrían ahorrar hasta un 15% de refrigeración anual en cada hogar) y los sistemas de riego inteligentes (que podrían ahorrar hasta 30.000 litros de agua por hogar al año). Todo el mundo que haga su parte a lo largo del tiempo sumará.
Mejores predicciones de los fenómenos meteorológicos
Los daños a las vidas humanas y a las propiedades pueden reducirse si hay señales de advertencia más tempranas de un evento meteorológico catastrófico. Se ha avanzado mucho en el uso de algoritmos de ML entrenados con datos de otros fenómenos meteorológicos extremos para identificar ciclones tropicales y ríos atmosféricos. Cuanto antes se avise a los gobiernos y a los ciudadanos de los fenómenos meteorológicos graves, mejor podrán responder y protegerse.
Las máquinas también se están desplegando para evaluar los puntos fuertes de los modelos que se utilizan para investigar el cambio climático, revisando las docenas de ellos que están en uso y extrayendo inteligencia de los mismos. Como las máquinas no pueden decir «cómo» han llegado a su predicción o a sus decisiones, la mayoría de los profesionales del clima no se sienten cómodos confiando sólo en las predicciones de un ordenador, sino que utilizan la visión de la IA junto con su propio análisis profesional para complementarse.
El cambio climático es un problema colosal y su complejidad se ve exacerbada por la gran cantidad de personas y actores que intervienen, desde entidades gubernamentales mundiales divergentes hasta empresas e individuos con ánimo de lucro que no siempre están abiertos al cambio. Cuanto más rápidos e inteligentes seamos a la hora de utilizar la IA y el Machine Learning, mayor será nuestra probabilidad de éxito para, al menos, frenar los daños ya causados.
