Aprovechar el poder de la IA para combatir el cambio climático

Si nada cambia en la forma en que tratamos el medio ambiente, para 2030 la temperatura media global aumentará a 1,5 grados Celsius. Si bien parece una cifra insignificante, las repercusiones de esto pueden ser catastróficas, ya que eventos como olas de calor catastróficas, inundaciones, sequías, pérdidas de cosechas y extinción de especies se vuelven significativamente comunes.

Vivimos nuestra última oportunidad en la que todas las naciones industrializadas tendrán que unir fuerzas para reducir los gases de efecto invernadero para la mitad de 2030 y luego dejar de agregar dióxido de carbono a la atmósfera a principios de la década de 2050. Un retraso de incluso algunos años hará que el objetivo sea inalcanzable, asegurando un futuro más caluroso y peligroso.

La situación se está escapando poco a poco de las manos humanas, lo que abre la posibilidad de adoptar la IA para intervenir en el cambio climático.

En este artículo, analizaremos las dos facetas del uso de la inteligencia artificial para el cambio climático: una que resalta la necesidad de que la tecnología participe en la causa y otra que sugiere lo contrario. En última instancia, dejaré que usted decida la urgencia de aplicar la IA a la causa.

Primero lo primero.

¿Por qué su empresa debería preocuparse por el cambio climático?

Cuando se trata de abordar el cambio climático, seguir como hasta ahora ya no funcionará. Hay varias razones de peso por las que todas las empresas, incluida la suya, deberían pensar en la sostenibilidad. Echemos un vistazo a los mejores.

1. Los clientes lo piden.

Una empresa de investigación, Proedge, descubrió que el 78% de los estadounidenses pagaría más por productos con beneficios medioambientales, sostenibles o caritativos. La mayor atención de los medios y la conciencia pública sobre las cuestiones ambientales han influido en gran medida en los hábitos de compra de los consumidores. Esto ha llevado a una situación en la que es más probable que los consumidores compren en empresas con conciencia social.

2. Ahorre en impuestos u obtenga exenciones fiscales por completo.

El gobierno federal ofrece múltiples créditos fiscales que incitan a las empresas a invertir en fuentes de energía renovables, como la geotérmica, la solar y la eólica. Su empresa podría ser elegible para un crédito fiscal de hasta el 26% del costo de la instalación del sistema de energía solar, utilizando celdas de combustible con una capacidad de 0,5 kilovatios o más e instalando turbinas eólicas de pequeña escala con una capacidad de 200 kilovatios y abajo. Otros beneficios pueden incluir: deducción fiscal para edificios comerciales energéticamente eficientes y crédito fiscal sobre la renta para biodiesel.

3. Los inversores lo esperan.

Las empresas que tienden a priorizar la sostenibilidad tienen más potencial para atraer inversiones de fondos impulsados ​​por ESG e inversores con conciencia social. Según un estudio de Harvard Business Review, las empresas que se centran en la sostenibilidad tienden a tener mejores resultados financieros y menores costes de capital, lo que atrae a más inversores. También se ha descubierto que los actores ESG disfrutan de valoraciones más altas por un margen del 20%.

4. Está impactando sus cadenas de suministro

El cambio climático afecta la cadena de suministro de dos maneras: provoca fenómenos meteorológicos severos y duraderos que pueden dañar las instalaciones, cortar recursos e interrumpir los viajes. También conduce al aumento del nivel del mar, que es muy utilizado por las cadenas de suministro mundiales, hasta el punto de que se sabe que el cambio climático causa 7.600 millones de dólares en pérdidas a los puertos cada año.

Razones como estas alientan a las empresas a mirar la tecnología, particularmente la IA, para implementar la acción climática en sus procesos. En respuesta, varios productos de IA y nuevas empresas han ingresado al mercado, como:

• ClimateAI : una plataforma climática empresarial para ayudar a las empresas a reducir, monitorear y adaptarse a los riesgos climáticos físicos.
• Gro Intelligence : analiza billones de puntos de datos de múltiples fuentes (pronósticos de cultivos, imágenes satelitales, topografía) para brindar pronósticos sobre productos agrícolas únicos.
• Climavision : una solución de pronóstico que actualiza de manera proactiva a las empresas sobre eventos climáticos que podrían afectar las ventas y las operaciones comerciales.

Las aplicaciones de la inteligencia artificial en el cambio climático

Un posible retraso o incluso mitigación de una situación terrible requerirá esfuerzos acelerados hacia una respuesta inmediata a la crisis y una planificación a largo plazo. Las soluciones de IA para el cambio climático son las más adecuadas para esto debido a su capacidad para recopilar, construir e interpretar campos de datos grandes y complejos sobre el impacto climático, las emisiones y más. En última instancia, esto ayudará a las partes interesadas a adoptar una estrategia informada y basada en datos para abordar las emisiones de carbono y crear una sociedad más verde.

Modelado climático

Los expertos en calentamiento global llevan mucho tiempo utilizando modelos climáticos para comprender la complejidad de las interacciones entre los diferentes componentes del sistema terrestre, de modo que se pueda predecir con precisión el impacto potencial del cambio climático. Las herramientas de IA sobre el cambio climático ayudan a mejorar la eficiencia y precisión de los modelos al integrar una gran cantidad de conjuntos de datos y procesarlos con precisión. Además, el aprendizaje automático se puede aplicar para encontrar patrones en los conjuntos de datos recopilados que pueden no ser visibles para los investigadores humanos.

Eficiencia energética

La optimización del consumo de energía y la reducción de residuos son fundamentales para que el desarrollo sea sostenible. Para abordar esto, la industria está experimentando con un sistema de gestión de redes inteligentes impulsado por IA que gestionaría la creación, distribución y consumo de electricidad de manera eficiente.

Esta parte de la IA del cambio climático puede ayudar a analizar datos en tiempo real de múltiples fuentes, como medidores y sensores inteligentes, para identificar patrones y predecir las demandas de energía con precisión. ¿El resultado? Una mejor optimización de la asignación de recursos energéticos, que no sólo reduce el desperdicio sino que también garantiza que la oferta satisfaga la demanda.

Lea también: Construcción de sistemas de gestión energética para la neutralidad de carbono

Captura de carbon

Es un enfoque que implica capturar las emisiones de dióxido de carbono liberadas por fuentes energéticas y relacionadas con la industria antes de su liberación al medio ambiente. Con el objetivo principal de minimizar la liberación de CO2 en el medio ambiente, la IA se está utilizando para optimizar el funcionamiento y el diseño de estas tecnologías de captura de carbono para que sean más rentables y eficientes.

Pronóstico de desastres

Los científicos del clima y los meteorólogos están utilizando inteligencia artificial para predecir y eliminar los efectos de los desastres naturales relacionados con el clima. Con la tecnología de su lado, pueden analizar una enorme cantidad de conjuntos de datos para encontrar tendencias que indiquen la posibilidad de desastres inminentes, tras lo cual pueden construir e implementar un sistema de alerta temprana para minimizar la pérdida de propiedades y vidas.

Seguimiento del ecosistema

Una parte fundamental de la medición del impacto del cambio climático es rastrear el cambio en los recursos naturales y la biodiversidad. El uso de la IA en el cambio climático se puede observar en el uso de herramientas que procesarían cantidades masivas de datos provenientes de imágenes de drones, imágenes satelitales y otras fuentes. Los conservacionistas también pueden utilizar algoritmos de aprendizaje automático para encontrar patrones en los cambios en la cobertura del suelo y la distribución de especies.

Moda rapida

La industria de la moda rápida contribuye poderosamente a la crisis climática y es responsable de hasta el 10% de las emisiones globales de dióxido de carbono. Teniendo en cuenta su alcance y tamaño global, las prácticas insostenibles dentro de la industria de la moda pueden tener impactos duraderos en el medio ambiente. Aquí es donde las soluciones de IA para el cambio climático entran en escena. El aprendizaje automático y la inteligencia artificial pueden ayudar a optimizar la cadena de suministro para reducir los residuos, promover la fabricación sostenible y realizar un seguimiento del consumo de recursos.

Optimización de la agricultura

Otro sector con muchas emisiones, la agricultura, genera el 22% de las emisiones mundiales de gases de efecto invernadero. Desde los pequeños agricultores hasta las grandes corporaciones, los problemas de escasez de agua, fenómenos climáticos impredecibles y degradación de la tierra son similares en todo el sector. La IA para el cambio climático puede ayudar en esto a través de redes inteligentes. Estas redes pueden equilibrar eficientemente la oferta y la demanda, permitiendo la integración de energías renovables en los sistemas energéticos y reduciendo la dependencia de los combustibles fósiles.

Detección de metano

Este contaminante muy potente, que es liberado por los sectores de agricultura, energía y vertederos, es el segundo mayor contribuyente al calentamiento global y compite constantemente con el dióxido de carbono por el primer lugar. Las empresas están fusionando la IA y el cambio climático para ayudar a interpretar cantidades masivas de imágenes satelitales que rastrean las emisiones globales de metano a diario.

La tecnología está alineada con el creciente enfoque a nivel nacional en el monitoreo de metano con regulaciones específicas aprobadas, como por ejemplo, por la Agencia de Protección Ambiental de EE. UU. y la Unión Europea.

Minería de tecnología verde

Las soluciones centradas en el clima, desde vehículos eléctricos hasta paneles solares, necesitan una enorme cantidad de minerales como litio, cobalto y cobre. Sin embargo, la oferta actual está lejos de satisfacer la creciente demanda.

Para hacerse cargo de esta situación, investigadores, gobiernos y empresas están utilizando la inteligencia artificial y el cambio climático para encontrar minerales críticos. Se ha descubierto que hay muchos datos presentes sobre lo que hay debajo de la superficie terrestre. El uso de IA para analizar esos conjuntos de datos no solo minimizará la incertidumbre, sino que también ahorrará miles de millones de dólares que se gastan en buscar áreas rentables para extraer.

Lea también: Cómo las tecnologías de IA, IoT y AR/VR están ayudando a las empresas a alcanzar sus objetivos de sostenibilidad

Estos son solo usos y funciones superficiales de la IA en el cambio climático; el alcance total, aunque depende de la imaginación, generalmente se divide en cinco elementos:

• Para recopilar y completar conjuntos de datos complejos sobre efectos climáticos, emisiones y más.
• Fortalecer la toma de decisiones y la planificación.
• Para optimizar las operaciones
• Para apoyar los ecosistemas colectivos
• Fomentar eventos positivos para el clima

BCG ha hecho un trabajo increíble al categorizar en un marco el papel de la inteligencia artificial en el cambio climático.

Ahora que hemos analizado las amplias aplicaciones de la IA en el cambio climático, algunas cosas están claras. El sector está preparado para una intervención tecnológica que lleve a una situación en la que va en aumento la demanda de herramientas inteligentes centradas en el clima y consultas como cómo desarrollar una plataforma de IA como ClimateGPT o CO2 AI.

Sin embargo, este optimismo de la tecnología no es en modo alguno una señal de que la peligrosa situación esté bajo control. Los seres humanos y las instituciones seguirán desempeñando el papel más importante a la hora de volver a encarrilar los esfuerzos en lo que respecta al cumplimiento de los objetivos establecidos por el Grupo de Trabajo Nacional sobre el Clima.

Siguiendo adelante con la conversación sobre los beneficios de la IA en el cambio climático, veamos una infografía que enumera las aplicaciones del mundo real de la inteligencia artificial en el cambio climático.

Esto le daría una idea de las iniciativas que se están tomando para combinar la tecnología con la causa.

Hasta este punto, hemos analizado los beneficios de la IA en el cambio climático y las empresas que están utilizando la tecnología para convertir estos beneficios en realidades que los agentes de cambio puedan utilizar. Pero, ¿significa esto que estamos ignorando la potencia informática y la electricidad que el sistema de IA necesita para funcionar?

Se descubrió que OpenAI GPT-3 y OPT de Meta emitían más de 500 y 75 toneladas métricas de dióxido de carbono. Lo peor es que es imposible calcular el efecto preciso que la IA tendría en la crisis climática, incluso si se mantiene la atención en la cantidad de emisiones de gases de efecto invernadero. Esto se debe a que existen muchos tipos diferentes de inteligencia artificial, como un modelo de IA y ML que detecta tendencias en los datos de investigación, un programa de visión que ayuda a los vehículos autónomos a evitar obstáculos o un modelo de lenguaje grande (LLM) que permite a un chatbot Habla con naturalidad, todos con diferentes cantidades de requisitos de potencia informática para entrenar y ejecutar.

Otro ángulo a considerar aquí es que si la tecnología está ayudando a una cara de la moneda, también ha sido construida para empoderar a los perpetradores del medio ambiente. En 2019, por ejemplo, Microsoft anunció una asociación con ExxonMobil, mencionando que la empresa utilizará la plataforma de computación en la nube de Microsoft, Azure. El gigante petrolero afirmó que gracias a esta asociación, que se basaba en el uso de IA para determinadas tareas, como el análisis de rendimiento, podría optimizar sus operaciones mineras y, para 2025, aumentar la producción de petróleo en 50.000 barriles equivalentes de petróleo por día.

Equilibrar esta ecuación recae en última instancia sobre la responsabilidad de los formuladores de políticas, las empresas que utilizan la IA y las empresas que crean servicios de desarrollo de inteligencia artificial.

El granito de arena de Appinventiv para hacer que la IA sea más ecológica

En Appinventiv nos consideramos una de las organizaciones más centradas en la neutralidad de carbono. Cuando creamos aplicaciones, trabajamos con una piedra de molino en torno a las emisiones que filtraremos al medio ambiente.

Algunas de las prácticas que seguimos para aumentar la IA y el cambio climático en nuestro SDLC incluyen:

• Utilizando grandes modelos generativos existentes
• Usar métodos computacionales que conservan energía como TinyML y microcontroladores
• Ajuste de modelos generativos
• Usar herramientas como ML CO2 Impact Calculator para medir el nivel de dióxido de carbono generado durante el entrenamiento de los modelos de aprendizaje automático.

Para nosotros, el enfoque de desarrollo de software de IA siempre gira en torno a cómo podemos utilizar los modelos existentes en su máxima capacidad. Obligarnos a considerar las limitaciones de conservación de energía, en última instancia, nos impulsa hacia innovaciones de IA nuevas y creativas.

Preguntas frecuentes

P. ¿Cómo puede la IA ayudar al cambio climático?

R. La respuesta a si la IA resolverá el cambio climático está en los cómo. A continuación se muestran algunas formas en que la IA puede ayudar con el cambio climático. Modelado climático, eficiencia energética, captura de carbono, pronóstico de desastres, seguimiento de ecosistemas, moda rápida, optimización agrícola, detección de metano y minería con tecnología verde.

P. ¿Qué es la IA verde?

R. La IA verde se trata del desarrollo de algoritmos que utilizan menos datos y recursos computacionales. Como resultado de esto, la necesidad de cálculos que consumen mucha energía se reduce sin ningún impacto significativo en la eficiencia del modelo de IA.

P. ¿Cómo pueden las empresas reducir las emisiones de carbono del modelo de IA?

R. Hay varias formas en que las empresas pueden crear una IA más ecológica:

• Actualice o ajuste los modelos existentes.
• Utilice métodos computacionales que consuman menos energía.
• Diseñar la arquitectura TI para la sostenibilidad.
• Supervise el consumo de energía, la utilización del hardware y el almacenamiento de datos para encontrar oportunidades para ser más eficiente energéticamente.