La crisis climática es una realidad y surge la necesidad de crear soluciones innovadoras y efectivas para mitigar los efectos negativos del aumento de las temperaturas y los desastres naturales. 

En esa línea, la inteligencia artificial (IA) se posiciona como un valioso aliado para el desarrollo sostenible, pudiendo cooperar en el diseño, ejecución y planificación de un futuro optimista para el planeta.

El potencial de la IA

La integración de la IA en el cuidado de la Tierra plantea una promesa esperanzadora: la capacidad de transformar todos los sectores con el fin de satisfacer las necesidades actuales sin comprometer las próximas generaciones.

Según un estudio publicado en Nature, la IA podría posibilitar el cumplimiento del 79% de los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) y hasta el 93% si se toman en cuenta solo los ODS enfocados en el medio ambiente.

Esta tecnología es protagonista de nuestro diario vivir y está presente en asistentes virtuales como Alexa o Siri, sistemas de GPS y hasta recomendaciones personalizadas en plataformas de streaming, ya sea música o video. Su capacidad para analizar grandes volúmenes de datos y aprender de ellos la consolida como una herramienta ideal para resolver problemas complejos.

La relación entre la IA y el desarrollo sostenible se puede aplicar para enfrentar los desafíos ambientales y sociales. Sin embargo, los expertos sostienen que es importante implementar estas innovaciones de manera ética y equitativa, asegurando que sus beneficios sean transversales en la sociedad.

IA y el cuidado del planeta

La IA está siendo relevante en la creación de soluciones innovadoras y sostenibles, desde mejorar los sistemas de predicción climática hasta optimizar la eficiencia energética y promover la agricultura inteligente.

Puede enriquecer significativamente los modelos de predicción climática al procesar enormes cantidades de datos meteorológicos en tiempo real. Esto permite interpretar con mayor precisión los patrones climáticos y anticiparnos a fenómenos extremos.

En el caso de la sequía, la IA utiliza modelos avanzados para analizar datos históricos y en tiempo real sobre precipitaciones, temperaturas y patrones de humedad. Esto permite planificar medidas preventivas.

Además, mediante el uso de sensores y tecnología de IoT o Internet de las cosas, la IA puede monitorear los niveles de agua en embalses, ríos y acuíferos. Aquellos datos son analizados para mejorar la distribución y el uso del agua, ayudando a conservar recursos durante períodos de escasez.

A través del análisis de datos satelitales y sensores terrestres, también puede detectar señales tempranas de desastres naturales como incendios forestales, terremotos e inundaciones, permitiendo una respuesta más rápida y eficaz.

Diversas aplicaciones

Es posible optimizar el consumo energético en edificios y ciudades inteligentes, ajustando automáticamente la iluminación, la calefacción y la refrigeración de acuerdo a las necesidades. Esto aminora las emisiones de carbono y los costos energéticos. Otra aplicación de la IA es el mantenimiento predictivo, en el que se supervisa y analiza continuamente el rendimiento de los activos energéticos para identificar potenciales fallos.

Según la Agencia Internacional de la Energía, uno de los usos más destacados en el sector energético es la mejora en las predicciones de oferta y demanda, es decir, comprender con exactitud cuándo está disponible la energía renovable y cuándo se necesita. Dicha característica es esencial para los sistemas de energía de próxima generación.

En el rubro de la agricultura se pueden usar sensores y drones impulsados por IA para monitorear sus cultivos en tiempo real, identificar enfermedades y optimizar el uso de agua y fertilizantes. Esto aumenta la productividad y reduce el impacto ambiental.

Respecto a la conservación, existen aplicaciones de vigilancia de hábitats, protección de la vida salvaje y el reconocimiento de patrones en las especies. Desde el seguimiento de las rutas de caza furtiva de elefantes en África hasta la identificación de infecciones emergentes, la IA puede velar por el resguardo de la biodiversidad.

Por otra parte, su uso en la movilidad urbana permite predecir el comportamiento del tráfico vehicular y ofrecer rutas alternativas.

Aspectos negativos

A pesar de las soluciones vistas anteriormente, esta tecnología cuenta con detractores, por ejemplo, la operación de sistemas avanzados de IA exige una gran capacidad de procesamiento, esto implica un alto consumo energético, en ese sentido, tal demanda de recursos puede contrarrestar algunos de los beneficios medioambientales.

De hecho, según un artículo científico escrito por autores de Google y de la Universidad de Berkeley, las emisiones para el entrenamiento de GPT-3 fueron de 552 toneladas de CO2 y su consumo de energía fue de 1287 MWh, lo equivalente al consumo medio de un hogar estadounidense durante 120 años. 

Para contrarrestar este escenario, se están realizando acciones para mitigar su impacto ambiental. Según un estudio realizado por el MIT Technology Review, las empresas tecnológicas están invirtiendo en infraestructura de energía renovable y en técnicas de optimización energética para reducir la huella de carbono en los centros de datos: desde 2017, Google compensa en 100 % de su consumo eléctrico con la compra de energía renovable.