Cómo la IA está ayudando a resolver el cambio climático

¿Has oído hablar del artista francés Marcel Duchamp? Una de sus obras más famosas es la "fuente", que se creó a partir de un urinario de baño ordinario. Simplemente cambiando el nombre de este objeto común, Duchamp dio a luz con éxito un estilo de arte completamente nuevo.

Lo mismo se puede hacer con la IA. ¿Por qué los humanos solo tienen que usar este poderoso invento para resolver problemas relacionados con los negocios? ¿Por qué no podemos pensar un poco más como Duchamp y utilizar esta tecnología 'todopoderosa' para resolver uno de los problemas más aterradores a los que se ha enfrentado la humanidad?

La amenaza global del cambio climático

Si ha leído informes y predicciones recientes sobre el futuro de nuestro clima, probablemente se haya dado cuenta de que la humanidad se está quedando sin tiempo para encontrar una solución a la amenaza global del cambio climático. De hecho, un documento de política australiano reciente propuso un escenario para 2050 en el que, bueno, todos morimos .

Para aquellos que no tienen miedo de que los niveles del agua aumenten 25 metros para 2050, ha habido otros estudios que sugieren que las dificultades humanas están a la vuelta de la esquina. En marzo de 2012, el Programa Mundial de Evaluación del Agua predijo que para 2025, 1800 millones de personas en la Tierra vivirán en regiones con escasez absoluta de agua.

Entonces, ¿qué datos e investigaciones están llevando a los científicos a creer que habrá un escenario de apocalipsis de agua o alimentos en el futuro?

Según la NASA, la principal causa del cambio climático es la creciente cantidad de gases de efecto invernadero en nuestra atmósfera. Y, lamentablemente, la 'madre tierra' no está haciendo todo esto sola.

En 1830, los humanos comenzaron a participar en actividades que liberaban gases de efecto invernadero, lo que contribuyó al aumento de las temperaturas que sentimos hoy. Algunas de estas actividades a las que me refiero incluyen la quema de combustibles fósiles, la contaminación de los océanos y la deforestación. Sin embargo, incluso la producción masiva de carne de res está contribuyendo al cambio climático.

Ahora, es posible que se pregunte cómo los humanos podrían combatir y limitar nuestras emisiones de gases de efecto invernadero. Obviamente, deberíamos limitar todas las actividades a las que aludí anteriormente. Esto significaría limitar nuestro uso de electricidad, carbón y petróleo, plantar árboles y, lamentablemente para muchos, renunciar por completo a las cenas de bistec.

Pero, ¿sería todo esto suficiente para deshacer siglos de contaminación atmosférica? ¿Se puede lograr todo esto antes de que los humanos se vean obligados a enfrentar la extinción de su especie? No sé. Los seres humanos ni siquiera han podido detener la producción de carne de res, y mucho menos nuestros automóviles y aviones que consumen petróleo todos los días.

Si tan solo hubiera un software muy inteligente que pudiera ejecutar algunos números de emisiones y decirnos si todos estos esfuerzos serían suficientes para prevenir futuros escenarios de desastre...

Enfoques de IA y casos de uso ambiental

Resolver cualquier problema lleva tiempo. Con el cambio climático, los científicos tardaron unos 40 años en comprender el problema. Y eso es justo: los humanos primero tuvieron que estudiar el clima para asegurarse de que existiera el cambio climático, luego estudiar las causas del cambio climático para ver el papel que han jugado los humanos. Pero, ¿dónde estamos hoy después de todo este estudio? Todavía estudiando.

Y el problema con el cambio climático es que el tiempo no está de nuestro lado: la humanidad tiene que encontrar e implementar algunas soluciones relativamente rápido. Ahí es donde la IA podría ayudar.

Hasta la fecha, existen dos enfoques diferentes para la IA: basada en reglas y basada en el aprendizaje . Ambos enfoques de IA tienen casos de uso válidos cuando se trata de estudiar el medio ambiente y resolver el cambio climático.

La IA basada en reglas son algoritmos codificados de declaraciones si-entonces que básicamente están destinados a resolver problemas simples. Cuando se trata del clima, una IA basada en reglas podría ser útil para ayudar a los científicos a procesar números o recopilar datos, ahorrando a los humanos mucho tiempo en trabajo manual.

Pero una IA basada en reglas solo puede hacer mucho. No tiene capacidades de memoria: se centra en proporcionar una solución a un problema definido por un ser humano. Por eso se creó la IA basada en el aprendizaje.

La IA basada en el aprendizaje es más avanzada que la IA basada en reglas porque diagnostica problemas interactuando con el problema. Básicamente, la IA basada en el aprendizaje tiene capacidad de memoria, mientras que la IA basada en reglas no.

Aquí hay un ejemplo: digamos que le pediste una camisa a una IA basada en reglas. Esa IA te encontraría una camiseta de la talla y el color adecuados, pero solo si le dijeras tu talla y tus preferencias. Si le pides una camiseta a una IA que aprende, evaluará todas las compras de camisetas anteriores que hayas realizado durante el último año y luego te encontrará la camiseta perfecta para la temporada actual. ¿Ver la diferencia?

Cuando se trata de ayudar a resolver el cambio climático, una IA basada en el aprendizaje esencialmente podría hacer más que simplemente calcular las cifras de emisiones de CO2. Una IA basada en el aprendizaje en realidad podría registrar esos números, estudiar las causas y las soluciones, y luego recomendar la mejor solución, en teoría .

AI impactando el cambio climático, hoy

Para la mayoría, la IA es una palabra de moda que se usa para describir un software tecnológico interesante. Pero para las empresas de abajo, la IA comienza a ser vista como un arma secreta.

silviaterra

Los bosques son importantes para nuestro clima. El dióxido de carbono que emiten muchas actividades humanas en realidad es absorbido por los árboles. Así que si tuviéramos más árboles.

Por eso nació SilviaTerra.

Impulsada por los fondos y la tecnología de Microsoft, SilviaTerra utiliza IA e imágenes satelitales para predecir el tamaño, las especies y la salud de los árboles forestales. ¿Porque es esto importante? Significa que los conservacionistas se ahorran innumerables horas de trabajo de campo manual. También significa que podemos ayudar a que los árboles crezcan más grandes, más fuertes y más saludables, para que puedan continuar ayudando a nuestro clima.

Mente profunda

A veces, podemos preguntarnos: "¿Qué no puede hacer Google?" Bueno, resulta que Google realmente no puede hacerlo todo .

Buscando mejorar sus costos (y potencialmente su huella de carbono), Google recurrió a una empresa llamada DeepMind. Juntas, las dos compañías desarrollaron una IA que aprendería a usar solo la cantidad mínima de energía necesaria para enfriar los centros de datos de Google.

¿El resultado? Google pudo reducir la cantidad de energía que usa para enfriar sus centros de datos en un 35 %. ¡Pero puede que esa ni siquiera sea la parte más genial! El cofundador de DeepMind, Mustafa Suleyman, dijo que sus algoritmos de IA son lo suficientemente generales como para que las dos empresas puedan usarlos para otras aplicaciones de ahorro de energía en el futuro.

Proyecto Horizonte Verde

Todos los amantes de los datos saben que es difícil decir que está impactando algo si no puede medir su impacto. Por eso surgió el Proyecto Green Horizon.

El Proyecto Green Horizon de IBM es una IA que crea pronósticos meteorológicos y de contaminación autoconfigurables. IBM creó el proyecto con la esperanza de que algún día pudieran ayudar a las ciudades a ser más eficientes.

Sus aspiraciones se hicieron realidad en China. Entre 2012 y 2017, el Proyecto Green Horizon de IBM ayudó a la ciudad de Beijing a reducir sus niveles promedio de smog en un 35 %.

CycleGAN

Así que aquí hay un término del que quizás nunca hayas oído en tu vida: "GAN". Significa G enerative A dversarial R etwork. Básicamente, es una red que genera estadísticas o información sin que tengas que hacer nada.

¿Por qué es importante el término? Porque la automatización es importante cuando tienes tiempo y recursos limitados para resolver un problema.

Intelectuales de la Universidad de Cornell usaron GAN para crear una IA que se entrenara a sí misma para producir imágenes que retrataran ubicaciones geográficas antes y después de eventos climáticos extremos. Las imágenes producidas por esta IA podrían ayudar a los científicos a predecir los impactos de ciertos cambios climáticos, ayudando a los humanos a priorizar nuestros esfuerzos combativos.

Software con el potencial de impactar el cambio climático

Al estudiar la cantidad de IA que ya se está utilizando para tener un impacto positivo en el cambio climático, es posible que esté pensando que no necesitamos más software nuevo. Y tal vez no se equivoque: ¿por qué no reutilizamos el software que tenemos?

Dicho esto, aquí hay algunos programas con el potencial de ser armas secretas:

Airlitix

Airlitix es un software de inteligencia artificial y aprendizaje automático que actualmente se utiliza en drones. Si bien se desarrolló originalmente para automatizar los procesos de gestión de invernaderos, podría utilizarse fácilmente para gestionar la salud de los bosques nacionales. Airlitix tiene la capacidad no solo de recopilar datos de temperatura, humedad y dióxido de carbono, sino que la IA también puede analizar la salud del suelo y los cultivos.

Pero dado que los humanos necesitan plantar más de 1,2 billones de árboles para combatir el cambio climático, deberíamos considerar automatizar aún más nuestros esfuerzos. En lugar de tomarse el tiempo para cuidar los parques nacionales, el software Airlitix podría construirse para que los drones puedan plantar nuestros árboles, liberar nutrientes para las plantas o incluso disuadir a los pirómanos forestales.

Anuncios de Google

Tanto Google como Facebook tienen un software de IA muy poderoso que actualmente utilizan para crear anuncios relevantes para el consumidor utilizando los datos de navegación del consumidor. De hecho, la IA de Google 'Google Ads' ha ayudado a su empresa a obtener cientos de miles de millones en ingresos.

Si bien los ingresos son geniales, el algoritmo de Google Ads actualmente promueve las compras de los consumidores de manera relativamente objetiva. Imagínese si la IA pudiera reescribirse para priorizar los anuncios de empresas que ofrecen productos y servicios sostenibles.

Hoy en día, no hay mucha competencia para Google. Están Bing, Yahoo, DuckDuckGo y AOL. (De las personas que conozco, no conozco a ninguna que use AOL). Si no tiene miedo, tal vez podría desarrollar un nuevo motor de búsqueda que ayude a conectar a los consumidores con empresas respetuosas con el medio ambiente.

Claro, sería difícil competir con empresas tan grandes como Google, pero no tienes que competir eternamente para obtener ganancias. Siempre existe la posibilidad de que adquieran tu startup y luego te dirijas a la puesta del sol.

AlphaGo

Si bien AlphaGo es un software de inteligencia artificial que podría ayudar a los científicos a encontrar la próxima "droga maravillosa", DeepMind lo creó originalmente para aprender a dominar el juego de ajedrez. Después de vencer a los mejores jugadores de ajedrez del mundo, AlphaGo AI ha avanzado desde entonces para conquistar la estrategia de los juegos de mesa más complejos.

Pero, ¿qué tienen que ver los juegos de mesa con el cambio climático? Bueno, si AlphaGo AI puede ser más astuto que los humanos en un juego de ajedrez, tal vez pueda ser más astuto que nosotros al encontrar formas creativas de limitar y reducir la cantidad de gases de efecto invernadero en nuestra atmósfera.

Perspectivas futuras para la IA y el clima

Tal como lo veo, el propósito de la IA es ayudar a la humanidad a resolver problemas. El cambio climático ha demostrado ser un problema complejo que los humanos se están volviendo muy buenos para estudiar, pero todavía tengo que ver una perspectiva de futuro muy positiva de los ambientalistas en las noticias.

Si no es para ayudar a los humanos a influir directamente en el cambio climático, ¿no podríamos usar la IA para representar escenarios del fin del mundo que asustan al mundo para que se una? ¿Podríamos usar la IA para representar perspectivas potenciales positivas que serían posibles si las personas hicieran más en su vida diaria para ayudar a clasificar los problemas climáticos?

Incluso con los últimos incendios de Amazon, no vi ningún tweet sobre la idea de usar drones para combatir la propagación de las llamas. Para mí está claro que incluso con todo el impresionante software y tecnología de inteligencia artificial disponibles para los humanos en la actualidad, los casos de uso ambiental aún no son un conocimiento generalizado.

Así que mi consejo para los lectores es que prueben el 'enfoque de Duchamp' hoy. Considere la IA y la tecnología que usa o desarrolla regularmente, y vea si hay una manera de reinventarlos. Quién sabe, puede que seas tú quien resuelva un problema que ha dejado perplejos a algunos de los mejores climatólogos y científicos de nuestro tiempo.