Conoce 7 formas en las que la Inteligencia Artificial puede ayudarnos a combatir el cambio climático

El renacimiento de la Inteligencia Artificial (I.A.) en años recientes ha hecho que muchos se pregunten cómo esta tecnología puede ayudar a combatir una de las amenazas más grandes a las que se ve enfrentada la humanidad: el cambio climático.

Una reciente investigación realizada por los expertos más destacados en el área busca responder esta pregunta, entregando una gran cantidad de ejemplos de cómo el aprendizaje de máquinas podría prevenir la destrucción de la humanidad.

Los usos para casos sugeridos son variados; desde usar I.A. e imágenes satelitáles para monitorear de mejor forma la deforestación, hasta desarrollar nuevos materiales que puedan reemplazar al acero y el concreto (de los cuales su producción genera el 9% de la contaminación gases de invernadero).

Pero a pesar de esta variedad, el informe vuelve siempre a unas pocas áreas de despliegue. Entre las más destacadas están usar diferentes formas de visión mecánica para monitorear al medioambiente; usar análisis de datos para develar ineficiencias en industrias altas en polución; y usar I.A. para modelar sistemas complejos, como el mismo clima de la Tierra, para prepararnos de mejor fomra para los cambios futuros.

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Los autores del informe, los cuales incluyen a Demis Hassabis, presidente de DeepMind; al ganador del premio Turing, Yoshua Bengio; y al cofundador de Google Brain, Andrew Ng, afirman que la I.A. podría ser “fundamental” para mitigar y prevenir que los efectos del cambio climático empeoren. Aún así, afirman que no es una “bala de plata” y que también se necesita intervención política inmediata.

“La tecnología por si sóla no es suficiente”, escriben los autores en el artículo, quienes estaban a cargo de David Rolnick de la Universidad de Pensilvania.

“Las tecnologías que reducen el cambio climático han estado disponibles durante años, pero no ha sido adoptadas por la sociedad a gran escala. La humanidad también debe decidir actuar”, afirma Rolnick, para The Verge.

La investigación sugiere 13 campos donde el aprendizaje de máquinas podría utilizarse (de las cuales elegimos 7 ejemplos). Estas están categorizadas por el plazo en el que podrían tener un potencial impacto, y si la tecnología está lo suficientemente desarrollada para generar ganancias.

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Construir mejores sistemas eléctricos

Los sistemas eléctricos están “inundados” de información, pero muy poco se hace para tomar ventaja de estos datos. Las I.A. podrían ayudar pronosticando la generación de electricidad en relación a la demanda, permitiendo a los proveedores a integrar de mejor forma fuentes renovables y reducir la contaminación.

Monitorear emisiones agriculturales y deforestación

Los gases de invernadero no son sólo emitidos por tubos de escape y plantas de energía. Gran parte de estos provienen de la destrucción de árboles, bosques o grupos de plantas que han capturado el carbón a través de procesos de fotosíntesis a través de millones de años.

La deforestación y la agricultura poco sostenible hacen que el carbono se dispare a la atmósfera. Sin embargo con las diferentes I.A. podemos ubicar cuáles son los puntos donde no se están protegiendo estas áreas, para así detener dichas acciones.

Crear nuevos materiales bajos en carbono

Los autores del informe afiman que el 9% de las emisiones de gases de invernadero vienen de la producción del concreto y el acero. Las I.A. podrían ayudar a reducir esta situación a través del desarrollo de alternativas bajas en carbono en reemplazo a estos materiales.

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Predecir eventos climáticos extremos

Muchos de los efectos del cambio climático en las siguientes décadas serán conducidos por sistemas tremendamente complejos, como cambios en la composición de las nubes y las dinámicas de los hielos polares.

Modelar estos cambios podría ayudar a los científicos a predecir eventos climáticos extremos, como sequías y huracanes, los cuales con el tiempo podrían ayudar a los países a protejerse contra sus debastadores efectos.

Hacer que el transporte sea más eficiente

Los sectores relacionados al transporte generan un cuarto de las emisiones de CO2 relacionadas con la energía. Tal y como con los sistemas de electricidad, las máquinas podrían hacer que este campos ea mucho más eficiente; reduciendo el número de viajes inútiles, incrementando la eficiencia de los vehículos y cambiando el tráfico a opción de bajo carbono como los trenes.

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Reducir la energía desperdiciada por los edificios

La energía consumida en los edificios cuenta por otro cuarto de las emisiones de CO2 relacionadas al uso de energía. Estas construcciones son fácilmente modificables, por lo cuál un sistema donde se ahorre energía sería fácil de lograr a a través de las I.A.

Entregar a los individuos herramientas para reducir su huella de carbono

De acuerdo al informe de los autores, “pensar que los individuos no pueden formar parte importante del combate contra el cambio climático es una idea errónea”. Sin embargo, las personas no saben cómo ayudar.

Las I.A. pueden ayudar calculando la huella de carbón de cada individuo, e ingeniando nuevas formas de reducirlas; Como por ejemplo usar de forma seguida el transporte publico, o comparar carnes menos seguido, o reduciendo el uso de electricidad en las casas. Las acciones individuales se suman, generando un gran cambio, según los autores.