Día de la Tierra 2023: 5 formas en las que la Inteligencia Artificial podría proteger al medio ambiente
ChatGPT ha creado conmoción en torno a la inteligencia artificial, una tecnología de rápida evolución que se está empleando de muchos modos. Algunas innovaciones de la IA ayudan a combatir el cambio climático
Hay varias utilidades de la IA en pro del medio ambiente. Crédito: Lenin Estrada | Pexels
El uso de inteligencia artificial (IA), como ChatGPT, ha generado en los últimos meses gran interés y está teniendo cada vez más un papel importante en diferentes aspectos de nuestras vidas. Así, por ejemplo, la IA podría ayudar a combatir crisis mundiales como la del cambio climático.
Aunque es difícil determinar hasta qué punto esta tecnología puede contribuir a reducir las emisiones de gas de efecto invernadero, puede ser una herramienta valiosa, afirma David Rolnick, profesor de la Facultad de Informática de la Universidad McGill, en Cánada, y cofundador de la organización sin ánimo de lucro Climate Change AI.
Aquí les mostramos algunas formas en las que ya se utiliza IA para ayudar al medio ambiente:
1) Salvar árboles con “guardianes” de IA
Para frenar la tala ilegal, la ONG Rainforest Connection utiliza sensores acústicos en los árboles. Estos “escuchan” lo que ocurre en el bosque y lo transmiten en tiempo real a una nube. Así, un sistema de aprendizaje automático reconoce sonidos específicos, como los de una motosierra o un camión, y envía alertas a las autoridades locales. Según se lee en el sitio web de la organización, casi 600 dispositivos “guardianes”, han sido ya instalados en 35 países, de Brasil a Indonesia, y del Congo a las Filipinas.
2) Reducir la “huella de carbono” del acero
El acero y el cemento son materiales importantes de construcción. Sin embargo, son grandes emisores de CO2. Gran parte procede de la extracción y el transporte de los ingredientes utilizados en el proceso de producción.
La empresa estadounidense Fero Labs ha trabajado, en cooperación con cinco plantas siderúrgicas estadounidenses, en un software de optimización basado en IA, para reducir la cantidad de ingredientes extraídos -o aleaciones- hasta en un tercio. El software recopila y aprende de datos históricos para recomendar la cantidad mínima de material adicional nuevo que debe agregarse, si es que hay que adicionar alguno.
3) Reducir el consumo energético de los edificios
En Hong Kong, el uso de energía en los edificios es responsable casi del 60% de las emisiones de carbono en la ciudad.
La empresa de diseño Arup ha creado una aplicación llamada Neuron, que utiliza sensores 5G y el “Internet de las Cosas” (IoT) para recopilar datos en tiempo real del sistema de gestión energética de un edificio. Un algoritmo analiza estos datos y optimiza el sistema de calefacción y refrigeración, y hace también predicciones de la futura demanda de energía del edificio.
4) Luchar contra la caza furtiva con algoritmos
En la actualidad, los rinocerontes se consideran en peligro de extinción. La empresa sudafricana Rouxcel Technology ha desarrollado unos brazaletes con IA, que se colocan en los tobillos de los rinocerontes, para ayudar a los equipos de conservación a localizar fácilmente a los animales y vigilar su comportamiento en tiempo real.
Así, con un algoritmo de aprendizaje automático el brazalete detecta cuando un animal muestra patrones de movimientos anormales, señal que podría indicar la angustia del animal cuando hay cazadores furtivos cerca. Este envía de inmediato una alerta a los centros de vida salvaje. Los dispositivos se utilizan ya en distintos lugares, desde Kenia hasta Sudáfrica.
5) Agricultura inteligente
Actividades como la agricultura y la silvicultura representan alrededor del 18% de las emisiones mundiales de CO2. Además, el riego del sector agrícola es responsable de un 70 po ciento de uso de agua en todo el mundo.
La empresa alemana Agvolution ha desarrollado un sistema de IA, que utiliza datos de sensores solares para controlar el microclima alrededor de los cultivos. Los dispositivos miden la temperatura, la humedad, la radiación y la humedad del suelo en el campo. Y estos datos son utilizados por los algoritmos para hacer recomendaciones precisas sobre el estado de las plantas e indicar la cantidad de agua y fertilizante que se debe utilizar.
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