Cómo la inteligencia artificial puede salvar el medio ambiente

Los avances en inteligencia artificial (IA) podrían ser una de las soluciones a las principales crisis ambientales globales, desde el cambio climático hasta el peligro para los animales y el control de enfermedades, ya que los proyectos ya están en marcha en todos los campos.

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Según un informe de Intel de 2023, los responsables de la toma de decisiones empresariales que trabajan en la sostenibilidad ambiental son optimistas sobre el poder de la IA: el 74 % de los 200 profesionales en el campo encuestados acordaron que la IA ayudará a resolver desafíos ambientales de larga data. Sin embargo, algunos desafíos impiden que la IA sea la respuesta a todos nuestros problemas ambientales. Las mayores barreras para hacerlo incluyeron el costo (33%) y la aprobación regulatoria (17%), encontró el informe.

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Los problemas ambientales a menudo involucran procesos complejos que los científicos aún no comprenden por completo, y tenemos recursos limitados a nuestra disposición, dijo Bistra Dilkina, directora asociada del Centro de Inteligencia Artificial para la Sociedad de la USC y miembro de Computing Society. Con los avances en el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, ahora podemos aprovechar el poder predictivo de la inteligencia artificial para crear mejores modelos de procesos ambientales basados ​​en datos para mejorar nuestra capacidad de estudiar las tendencias actuales y futuras, incluida la disponibilidad de agua, el bienestar de los ecosistemas y la contaminación. , ella añadió.

Al incorporar enfoques algorítmicos a este trabajo, la IA también podría desempeñar un papel clave en la mejora de la toma de decisiones y la formulación de políticas ambientales, dijo Dilkina.

«En medio de la feroz competencia por cambios irreversibles en nuestro planeta, darse cuenta del potencial de la IA para informar la sostenibilidad ambiental y los desafíos sociales será clave para lograr los Objetivos de Desarrollo Sostenible”, dijo Dilkina. Al comprender las necesidades informáticas, la industria puede ayudar a abordar los problemas de sostenibilidad, identificar las brechas y oportunidades en los enfoques actuales de IA, y priorizar los trabajos de IA que pueden tener un impacto más amplio».

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Aplicaciones de inteligencia artificial ambiental

La IA ya se está aplicando a varios problemas ambientales, dijo Brandon Purcell, analista principal de Forrester.

Por ejemplo, WildTrack utiliza una solución de visión por computadora llamada tecnología de reconocimiento de huellas desarrollada por SAS para monitorear de forma no invasiva especies en peligro de extinción. Purcell dijo que la herramienta analiza imágenes de huellas de guepardos, rinocerontes y otras especies en peligro de extinción para identificarlos, rastrearlos y determinar qué los amenaza.

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Google también está aprovechando su experiencia en inteligencia artificial para mejorar la eficiencia energética de la empresa, utilizando las capacidades de aprendizaje automático de DeepMind para reducir la energía necesaria para enfriar los centros de datos en un 40 por ciento.

«La IA es más útil cuando existen posibles soluciones a los problemas en grandes conjuntos de datos de alta dimensión», dijo Pucell. “Si piensas en datos climáticos, hay muchos datos estructurados tradicionales sobre temperatura, nivel del mar, niveles de emisión, etc. Pero también hay muchos datos no estructurados en forma de imágenes, video, audio y texto. una gran cantidad de datos no estructurados, el aprendizaje profundo es realmente el único juego «.

En la USC, el grupo de investigación de Dilkina ya está utilizando inteligencia artificial para desarrollar métodos de optimización para la planificación de la conservación de la vida silvestre, un área donde se deben asignar presupuestos muy limitados para proteger las tierras ecológicamente más beneficiosas, dijo.

Su equipo también utiliza el aprendizaje automático y la teoría de juegos para ayudar a la reserva a combatir la caza furtiva de animales en peligro de extinción, incluidos elefantes y rinocerontes. «Al aprovechar los datos históricos, podemos crear modelos de comportamiento de los cazadores furtivos y usarlos para optimizar las estrategias de patrulla para defenderse de ellos», dijo Dilkina.

La explosión de datos de Internet de las cosas (IoT), incluidos sensores desde cámaras de campo hasta satélites en el espacio, está ayudando a los científicos a extraer más datos utilizando técnicas de inteligencia artificial, dijo Dilkina.

Por ejemplo, las técnicas avanzadas de inteligencia artificial y visión ayudan a los biólogos a detectar animales en imágenes de cámaras trampa para estudiar su distribución. El aprendizaje profundo crea modelos que utilizan imágenes satelitales para identificar diferentes formas de cobertura terrestre en todo el mundo, permitir la urbanización y la detección de cambios en los bosques y el agua, e informar la agricultura, la investigación climática y la investigación en salud. Incluso se ha utilizado con éxito para detectar niveles de pobreza desde el espacio, dijo Dilkina.

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Las aplicaciones de IA también pueden rastrear las poblaciones de mosquitos para predecir o prevenir la propagación de enfermedades y los cambios climáticos para advertir a las personas sobre tormentas inminentes, dijo Erick Brethenoux, director de investigación de Gartner.

En California, algunos viñedos usan inteligencia artificial para determinar si las vides reciben suficiente agua y luz solar. «Es como la personalización de cultivos», dijo Brethenoux. Las técnicas también evitan que los agricultores usen demasiada agua innecesariamente, agregó.

Cómo las empresas pueden usar la IA para beneficiarse a sí mismas y al medio ambiente

Las técnicas de IA tienen una ventaja en el trabajo ambiental, dijo Brethenoux, porque pueden procesar grandes cantidades de datos muy rápidamente y sacar conclusiones de esa información que los humanos tal vez no puedan ver.

«A veces, un cambio muy pequeño termina siendo un gran problema, pero lo perdemos porque no prestamos tanta atención a los detalles cuando se trata de grandes cantidades de datos», dijo Brethenoux. «Nos enfocamos en el grupo grande, no en los detalles. No es específico de una situación ambiental, aplicación o solución. Pero cuando lo hacemos, se vuelve muy importante».

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Purcell dijo que la capacidad de usar IA para resolver los principales problemas del mundo depende de nuestra capacidad para recopilar grandes fuentes de datos sobre esos problemas. Agregó que actualmente existen muchas fuentes de datos valiosas sobre temas ambientales dentro de las empresas.

«Para realmente obtener un valor real de la IA, las empresas deben colaborar y compartir estos datos críticos», dijo Purcell. «Al final del día, una buena administración ambiental es un buen negocio, y los buenos datos generan una buena IA».

Las organizaciones que no están directamente involucradas en causas ambientales a menudo aún pueden beneficiarse del uso de IA para rastrear esos factores, dijo Brethenoux. Por ejemplo, una compañía de seguros de EE. UU. tiene modelos que rastrean el granizo, que puede dañar los automóviles y causar reparaciones costosas. Cuando se pronostica granizo en el pronóstico, la empresa puede enviar un mensaje de texto a los clientes y pedirles que estacionen en el garaje si es posible, o que eviten el área.

«Depende del caso de uso: se trata de encontrar un valor real que se pueda obtener rápidamente de la tecnología», dijo Brethenoux.

A pesar de la exageración reciente, muchas tecnologías de IA han existido durante décadas y ya han aportado muchos beneficios al medio ambiente y más allá, dijo Brethenoux.

«Cuando comenzamos a ir más allá de la exageración y nos damos cuenta de que estas tecnologías pueden brindar un valor real y tangible al aplicarse a un problema comercial o ambiental, podemos comenzar a ver beneficios reales», dijo Brett Nux. «Las expectativas y la implementación real de estas tecnologías son críticas».

Imagen: iStockphoto/Chiradech