La IA ha evolucionado , al punto de abordar temas como lo es el cambio climático, sus capacidades, permiten tener una relación entre la IA y cambio climático que permita prevenir, mitigar o responder con rapidez ante crisis de fenómenos naturales.
Predicción y modelado de la IA y cambio climático
IA y cambio climatico
Existen desastres naturales como terremotos, huracanes e inundaciones que se consideran como eventos de carácter extremo y que pueden causar daños significativos a la vida humana, infraestructura y el medioambiente, por lo que contar con una forma efectiva de poder detectarlos a tiempo es fundamental que pueden ser analizadas en relación a la IA y cambio climático.
Entre algunos de los factores que se deben considerar están:
- El monitoreo sísmico y lo relacionado con la geología: Gracias a las redes neuronales que analizan las señales sísmicas, se pueden detectar los movimientos tectónicos que pueden generar terremotos.
- Análisis de datos meteorológicos: Al procesar con mayor rapidez y precisión los datos que generan los satélites, radares y estaciones meteorológicas, es posible identificar los patrones climáticos con rapidez.
- Predicción de inundaciones: La IA se encargará de utilizar sensores hidrológicos y modelos especializados de lluvia para poder anticipar inundaciones, así como para poder evaluar posibles impactos.
La IA puede mitigar los daños causados por fenómenos naturales mediante el procesamiento fiable de vastos volúmenes de datos en tiempo real, lo que proporciona información valiosa para predecirlos y optimizar las respuestas de mitigación mediante una asignación más eficiente y eficaz de los recursos de socorro.
Optimización de recursos y energías renovables
La optimización de recursos y la integración de energías renovables están tomando un papel protagonista en la búsqueda de soluciones sostenibles para enfrentar los desafíos ambientales del siglo XXI. La inteligencia artificial (IA y cambio climático) se ha convertido en una herramienta clave en este proceso, permitiendo una gestión más eficiente de los recursos naturales, la reducción de desperdicios y el aumento de la producción de energía limpia.
A continuación, se presentan algunos ejemplos prácticos de cómo la IA está impulsando estas transformaciones en sectores clave como la gestión de redes eléctricas, la agricultura inteligente y la conservación de recursos naturales.
Gestión de redes eléctricas inteligentes de la IA y cambio climático
La inteligencia artificial está transformando la administración de redes eléctricas en el ámbito energético, en particular cuando se trata de integrar fuentes de energía renovables. Empresas como Enel están utilizando algoritmos de aprendizaje automático para predecir la demanda energética y ajustar dinámicamente la producción de energía proveniente de fuentes renovables como la solar y la eólica.
Agricultura inteligente: Uso eficiente del agua y fertilizantes
La agricultura inteligente es otro sector en el que la IA y cambio climático está demostrando su potencial para optimizar el uso de recursos. John Deere, que es líder en tecnología agrícola, emplea IA y sensores para supervisar las condiciones climatológicas y el estado del suelo en tiempo real.
Gracias a esto, se ajusta el riego y la fertilización de manera precisa, reduciendo el desperdicio de agua y fertilizantes, lo que no solo mejora la productividad de los cultivos, sino que también minimiza el impacto ambiental.
Conservación de recursos naturales a través de la IA
La conservación de recursos naturales también ha mejorado gracias a la implementación de IA. Un ejemplo destacado es Global Fishing Watch, un proyecto que utiliza satélites y algoritmos de IA para monitorear la actividad pesquera a nivel global.
Identificación y seguimiento de la contaminación y la deforestación
La IA y el cambio climático comenzaron a tener una estrecha relación con respecto al análisis de datos y volúmenes en tiempo real por parte de científicos, quienes, en base a su conocimiento, pueden detectar contaminación, deforestación y pronosticar cambios climáticos con mayor rapidez.
Debido al constante avance de la inteligencia artificial con la sostenibilidad, se pueden comenzar a automatizar procesos de análisis de datos con fuentes como:
- Imágenes satelitales
- Sensores
- Drones
Con la ayuda de estos sistemas es posible lograr mejores avances por parte de los expertos, quienes pueden pasar de una observación reactiva a solo la intervención proactiva, tomando decisiones de una forma más rápida y acertada con el mundo.
Un ejemplo de ello es RiverAware, quien se enfoca en utilizar el aprendizaje automático para ayudar en las ciudades a monitorear la salud de los ríos. Estos datos que se recopilan pueden lograr el monitoreo ambiental con la IA y cambio climático, y que permiten priorizar la salud de sus ríos.
Riesgos y consideraciones éticas en proyectos ambientales con IA
La implementación de la inteligencia artificial (IA) en proyectos ambientales ofrece oportunidades significativas para la optimización de recursos y la sostenibilidad. No obstante, su incorporación presenta retos éticos que deben ser examinados detenidamente para prevenir resultados no deseados.
A continuación, se examinan dos de los mayores riesgos relacionados con la ética: la dependencia en la tecnología y el impacto que tiene en la sociedad.
Dependencia tecnológica
El uso creciente de la inteligencia artificial en proyectos ambientales puede crear debilidades en la autonomía de las comunidades locales y en el proceso de toma de decisiones.
La automatización de procesos esenciales, como la administración de recursos hídricos o el pronóstico de fenómenos IA y cambio climático, podría provocar una confianza excesiva en los sistemas automatizados y disminuir la habilidad del ser humano para reaccionar frente a circunstancias inesperadas.
IA y cambio climatico
La aplicación de la inteligencia artificial en proyectos ambientales puede causar efectos sociales significativos. Cuando el algoritmo que se utiliza no es realmente transparente, puede generarse cierta desconfianza entre las comunidades que se han pautado.
Asimismo, la automatización de decisiones puede marginar a colectivos vulnerables en los procedimientos de toma de decisiones, agravando las disparidades ya presentes. Es esencial que las comunidades participen de manera activa en la planificación y ejecución de estos proyectos, garantizando que sus derechos y puntos de vista sean considerados.
Conclusión
La inteligencia artificial y la sostenibilidad ambiental han visto grandes cambios positivos hacia la transición segura, sostenible y respetuosa con el planeta. Las innovaciones que se han logrado no solo se encargan de mejorar eficiencia y reducir impacto en el medioambiente, sino que también logran abrir nuevas puertas hacia el desarrollo de la IA y cambio climático.
Una de las piezas esenciales a nivel mundial es nuestra agua, un elemento vital para sustentar la vida en general, y que gracias a la inteligencia artificial se han logrado implementar sistemas de gestión inteligente, como lo es BIONS, el cual utiliza la IA para monitorear y optimizar la distribución de agua de manera inteligente.
En su mayoría, los sistemas que se gestionan a través de esta tecnología están guiados por sensores que son distribuidos con el fin de poder detectar las fugas y predecir los fallos en la distribución del agua.
A medida que las nuevas tecnologías relacionadas con la inteligencia artificial van avanzando, la integración con respecto a las estrategias y la sostenibilidad se hace aún más eficaz, sofisticada y relevante.
Este tipo de avances tecnológicos han permitido que se facilite la toma de decisiones informadas en un tiempo corto, pero real, garantizando una respuesta veloz ante situaciones climáticas y IA y cambio climático que lo requieran.
