Inteligencia artificial para reducir el impacto ambiental

El campo de la inteligencia artificial (IA) se está expandiendo cada día más gracias a grandes inversiones: según la consultora IDC, el gasto mundial en IA en 2022 alcanzará los 432 mil millones de dólares, lo que supone un crecimiento de 19,6% respecto a 2021, rompiendo la barrera de 500 mil millones de dólares para el próximo año.

IA se encuentra en la cresta de la ola en innovación y, junto al ingenio humano, resulta diferenciadora para que las empresas escalen posiciones en esta era de transformación digital.

Ahora bien, ¿cómo pueden las empresas con una fuerte huella ecológica aprovechar las oportunidades de la inteligencia artificial para reducir el impacto ambiental?

Una investigación de PwC UK, se propuso modelar el impacto económico de la aplicación de IA para gestionar el medio ambiente en cuatro sectores: agricultura, agua, energía y transporte. El informe estima que el uso de IA para aplicaciones ambientales podría aportar hasta 5,2 billones de dólares a la economía global en 2030, un aumento del 4,4% en relación con los negocios habituales.

Paralelamente, el apalancamiento de IA podría reducir las emisiones mundiales de gases de efecto invernadero (GEI) en un 4% en 2030, una cantidad equivalente a 2,4 Gt CO2e- equivalente a las emisiones anuales de 2030 de Australia, Canadá y Japón combinados.

Claramente la inteligencia artificial puede impactar no sólo en el logro de objetivos ambientales sino también en los objetivos de desarrollo sostenible. En este sentido, La Organización de Naciones Unidas definió 17 Objetivos de Desarrollo Sostenible que se pueden agrupar en tres pilares: Medio Ambiente, Economía y Sociedad.

Un estudio publicado en Nature Communications analizó cómo el desarrollo de la IA podría permitir muchos avances y, asimismo, obstaculizar otros. La conclusión de la investigación es que, si bien la IA brinda oportunidades sin precedentes, es posible que no siempre resulten positivos, según el marco de gobierno en el que se utilicen, resultando clave fomentar políticas regulatorias para supervisar el desarrollo de la IA en cada país de acuerdo a pilares como la ética, transparencia y medidas democráticas.

Oportunidades de IA para afrontar desafíos ambientales

La inteligencia artificial tiene el potencial de acelerar los esfuerzos globales para proteger el medio ambiente y conservar los recursos naturales. Algunos ejemplos para abordar los principales problemas ambientales son los siguientes:

1) Cambio climático: el uso de machine learning permite optimizar la generación y demanda de energía en tiempo real, a través de sensores y medidores inteligentes que pueden recopilar datos y monitorear, analizar y optimizar el uso eficiente en edificios. Al mismo tiempo, la IA ya se utiliza en transporte inteligente para reducir la congestión y existen diversas herramientas de geolocalización que se orientan a opciones más ecológicas de transporte.

2) Biodiversidad, conservación y agricultura: cuando se combina con imágenes satelitales, la IA detecta cambios en el uso de la tierra, la vegetación, la cobertura forestal y las consecuencias de los desastres naturales. En aplicaciones agrícolas permitirá reducir el uso de fertilizantes y mejorar el rendimiento de los cultivos. También los robots impulsados por estas tecnologías tienen la posibilidad de monitorear condiciones inusuales de los océanos y rastrear la pesca ilegal.

3) Problemas del agua: diversos grupos de científicos están recurriendo cada vez más a la IA y a datos satelitales para proyectar el uso del agua en un área geográfica particular y elaborar pronósticos meteorológicos para tomar decisiones políticas informadas, sobre todo ante posibles inundaciones o sequías.

4) Aire saludable: los purificadores de aire con IA pueden registrar la calidad del aire y los datos ambientales en tiempo real y adaptar la eficiencia de filtración. A su vez, las simulaciones impulsadas por IA pueden enviar advertencias a las personas que viven en áreas urbanas sobre los niveles de contaminación de sus áreas

5) Pronóstico del tiempo y resiliencia ante desastres: el análisis predictivo impulsado por IA junto con drones, plataformas de sensores avanzados y herramientas similares tienen la tarea de monitorear temblores, inundaciones, tormentas, cambios en el nivel del mar y otros posibles peligros naturales.

6) Ciencia e ingeniería de los materiales: la IA puede ayudar a las principales industrias a impulsar la creación de materiales bajos en carbono para sus productos. Algunos de los desafíos tienen que ver con encontrar nuevos materiales para paneles solares, para volver a convertir el calor en electricidad útil y ayudar a encontrar materiales absorbentes como componentes de los depuradores de CO2 (eliminando el CO2 de la atmósfera).

La colaboración entre todos los actores relevantes para obtener datos de calidad, la transparencia en el conocimiento compartido y un grado de supervisión correcta en los procesos, resultan elementos claves para dar soporte a estas aplicaciones sistémicas de la IA.

El propósito final será que estas tecnologías puedan desarrollarse de forma cada vez más inclusiva y adaptada a las problemáticas de cada región o comunidad en particular.

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