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Ejemplos de Inteligencia Artificial para reducir el cambio climático

Redacción CIO México

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Utilizar tecnología para aminorar el impacto ambiental parece imposible. ¿Cómo usar la Inteligencia Artificial para reducir el cambio climático? Le comparto lo que ha hecho Australia, Singapur, Sur Corea y Holanda hasta ahora.

La mayoría de los esfuerzos se dedican a entender el fenómeno climático, medirlo y proponer soluciones inmediatas para reducir su impacto en la población.

Cuatro ejemplos demuestran cómo se utiliza la Inteligencia Artificial para lograrlo. El gobierno de Singapur utiliza la modelación de computadoras para pronosticar las intensas lluvias que le aquejan a través del Instituto de Hidro-Informática, buscando predecir inundaciones. En este mismo país, la agencia nacional de seguridad Ambiental (NEA) trabaja con el Institute Deltares de Holanda para predecir los niveles de contaminación del agua, mediante ocho claraboyas que analizan la calidad del agua de la costa y mandan actualizaciones en tiempo real para tomar medidas y reducir la contaminación.

Un último ejemplo es Australia, donde la compañía AusNet trabaja para prevenir incendios forestales con cámaras especiales colocada en camionetas que circulan por los bosques, que utilizan algoritmos de Inteligencia Artificial para mapear zonas de vegetación con riesgo de quemarse y poder contener o prevenir los incendios con más tiempo.

Otro conjunto de esfuerzos se desarrolla en aplicaciones que afecten directamente el cambio climático; por ejemplo, en Holanda, Robotic Business, ha creado una libélula robot para reconocer y polinizar flores, que ya está operando. La NASA, en Estados Unidos, desarrolló un modelo de Inteligencia artificial para estimar la velocidad de los vientos de los huracanes que azotan a ese país y ayudar a las agencias gubernamentales y los estados a informar con anticipación y para prevenir desastres.

Finalmente, el uso de energía –eléctrica, solar, eólica– es determinante para reducir la huella de carbono y el desastre ambiental. En este sentido, tenemos el ejemplo de Eco-Delta Smart Village, una “ciudad inteligente” en Busan, Corea del Sur, que recoge los datos de uso de energía que consumen sus habitantes para tratar de predecir cuánta energía utilizarán y proveerla con energías renovables y autónomas.

Este esfuerzo se complementa con el caso de BrainBox, o caja cerebral, que ayuda a optimizar el uso de energía en los edificios, tratando de predecir cuánto calor o frio habrá en el ambiente y controlando el aire acondicionado o calefacción a temperatura óptima. Esta tecnología que utilizan algoritmos de Inteligencia Artificial ha logrado reducir hasta en un 40% la huella de carbono en cada edificio donde se ha instalado.

Cómo podrá observarse, existen numerosos ejemplos del uso de Inteligencia Artificial que impactan en el medio ambiente. No obstante, para generar estos algoritmos se utilizan computadoras que trabajan con energía y por lo tanto contaminan. Habrá que encontrar un equilibrio donde el medio ambiente salga ganando.

¿Qué falta? La respuesta es sencilla, pero difícil de aplicar. Faltan políticas públicas, decisiones políticas que tengan la visión de impulsar las condiciones para que estas tecnologías prosperen en nuestros países.

No debemos esperar hasta que el cambio climático genere situaciones de emergencia – inundaciones, sequías – que rebasen a los gobiernos y sean obligados a adoptar tecnologías que ayuden a decidir alternativas más eficientes. El futuro y el planeta nos darán en la respuesta.

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El autor de la columna “Tecnogob”, Rodrigo Sandoval Almazán, es Profesor de Tiempo Completo SNI Nivel 2 de la Universidad Autónoma del Estado de México. Lo puede contactar en tecnogob@pm.me y en la cuenta de Twitter @horus72.

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