Cómo la inteligencia artificial está ayudando a resolver los problemas ambientales

Los avances en Inteligencia Artificial (IA) podrían ser una de las soluciones para resolver las principales crisis ambientales globales, como el cambio climático, el peligro de extinción de especies animales y la contención de enfermedades, ya que ya se están llevando a cabo proyectos en cada una de estas áreas.

Los tomadores de decisiones empresariales que trabajan en sostenibilidad ambiental son optimistas sobre el poder de la IA, según un informe de 2018 de Intel: el 74% de los 200 profesionales de este campo encuestados coincidieron en que la IA ayudará a resolver desafíos ambientales de larga data. Sin embargo, existen varios desafíos que impiden que la IA sea la solución a todos nuestros problemas ambientales. Los principales obstáculos para lograrlo incluyen el costo (33%) y la aprobación regulatoria (17%), según reveló el informe.

El papel de la IA en la comprensión de los procesos ambientales

Los problemas ambientales suelen involucrar procesos complejos que los científicos aún no comprenden completamente y para los cuales tenemos recursos limitados disponibles, afirmó Bistra Dilkina, directora asociada del Centro de IA en la Sociedad de la Universidad de Southern California y miembro de la Asociación de Maquinaria Computacional. Con los avances en el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, ahora podemos aprovechar el poder predictivo de la IA para crear mejores modelos basados en datos de los procesos ambientales, lo que mejora nuestra capacidad para estudiar las tendencias actuales y futuras, incluida la disponibilidad de agua, el bienestar de los ecosistemas y la contaminación, agregó.

La IA también puede desempeñar un papel clave en mejorar la toma de decisiones y la formulación de políticas ambientales, al brindar un enfoque algorítmico para ese trabajo, dijo Dilkina.

"Comprender el potencial de la IA para informar sobre la sostenibilidad ambiental y los desafíos sociales será clave para avanzar hacia el Objetivo de Desarrollo Sostenible en la carrera contra los cambios irreversibles en nuestro planeta", dijo Dilkina. "Las industrias, que impulsan importantes avances tecnológicos, pueden ayudar mediante la comprensión de las necesidades computacionales para informar sobre problemas de sostenibilidad, identificar brechas y oportunidades en los métodos actuales de IA y priorizar el trabajo de IA que conduzca a impactos más amplios".

Aplicaciones ambientales de la IA

La IA ya se ha aplicado a varios problemas ambientales, según Brandon Purcell, analista principal de Forrester.

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Por ejemplo, WildTrack utiliza una solución de visión por computadora desarrollada por SAS llamada Tecnología de Identificación de Huellas para monitorear especies en peligro de extinción de manera no invasiva. La herramienta analiza imágenes de huellas de guepardos, rinocerontes y otras especies en peligro de extinción para identificarlos, rastrearlos y determinar qué los amenaza, explicó Purcell.

Google también ha utilizado su experiencia en IA para mejorar su eficiencia energética como empresa: aprovechando las capacidades de aprendizaje automático de DeepMind, redujo la cantidad de energía necesaria para enfriar sus centros de datos en un 40%.

"La IA es más útil cuando la posible solución a un problema se encuentra en conjuntos de datos grandes y dimensionalmente complejos", dijo Purcell. "Si pensamos en datos climáticos, hay una gran cantidad de datos estructurados tradicionales sobre temperatura, niveles del mar, niveles de emisiones, etc. Pero también existe una gran cantidad de datos no estructurados en forma de imágenes, videos, audio y texto. Cuando se trata de analizar grandes cantidades de datos no estructurados, el aprendizaje profundo es realmente el único juego en la ciudad".

En la Universidad del Sur de California, el grupo de investigación de Dilkina ha utilizado la IA para desarrollar métodos de optimización para la planificación de la conservación de la vida silvestre, un área en la que se deben asignar presupuestos muy limitados para proteger la tierra más ecológicamente efectiva, dijo ella.

Su equipo también ha utilizado el aprendizaje automático y la teoría de juegos para ayudar a las áreas protegidas 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 patrullaje para defenderse de ellos", dijo Dilkina.

La explosión de datos del Internet de las cosas (IoT), que incluye sensores que van desde cámaras en un campo hasta satélites en el espacio, ha ayudado a los científicos a utilizar técnicas de IA para extraer más datos, explicó Dilkina.

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Por ejemplo, técnicas avanzadas de IA y visión ayudan a los biólogos a detectar animales en imágenes de cámaras trampa para estudiar su distribución. Y el aprendizaje profundo ha creado modelos que utilizan imágenes satelitales para reconocer diferentes formas de cobertura terrestre en todo el mundo, lo que permite la detección de cambios en la urbanización, los bosques y el agua, e informa sobre agricultura, estudios climáticos y de salud. Incluso se ha utilizado con éxito para detectar niveles de pobreza desde el espacio, dijo Dilkina.

Las aplicaciones de IA también rastrean las poblaciones de mosquitos para anticipar o prevenir la propagación de enfermedades, así como los cambios climáticos, para advertir a las poblaciones sobre próximas tormentas, dijo Erick Brethenoux, director de investigación de Gartner.

En California, algunos viñedos utilizan IA para determinar si las vides están recibiendo suficiente agua y luz solar. "Es como la personalización de los cultivos", dijo Brethenoux. Estas técnicas también evitan que los agricultores utilicen agua en exceso de manera innecesaria, agregó.

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

Las técnicas de IA ofrecen una ventaja en el trabajo ambiental porque pueden procesar grandes cantidades de datos muy rápido y extraer conclusiones de esa información que los humanos pueden no tener la capacidad de ver de otra manera, dijo Brethenoux.

"A veces, hay un cambio muy pequeño que termina siendo un gran problema, pero lo pasamos por alto porque no somos tan detallistas cuando se trata de una gran cantidad de datos", dijo Brethenoux. "Nos enfocamos en los grupos grandes en lugar de en los detalles. No se trata solo de situaciones ambientales particulares, aplicaciones o soluciones, pero cuando vamos a hacerlo, se vuelve muy importante".

La capacidad de resolver problemas mundiales importantes con IA depende de nuestra habilidad para reunir grandes fuentes de datos sobre estos problemas, dijo Purcell. Y muchas fuentes de datos valiosas sobre problemas ambientales residen actualmente en las empresas, agregó.

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"Para obtener un valor real de la IA, las empresas deberán cooperar para compartir estos datos cruciales", dijo Purcell. "Al final del día, el buen manejo ambiental es buen negocio, y los buenos datos construyen una buena IA".

Las organizaciones no directamente involucradas en causas ambientales aún pueden beneficiarse al utilizar la IA para rastrear estos factores, dijo Brethenoux. Por ejemplo, una empresa de seguros de EE. UU. tiene modelos para rastrear el granizo, que daña los automóviles y conduce a reparaciones costosas. Cuando se pronostica granizo, la compañía puede enviar mensajes de texto a sus clientes y pedirles que estacionen su automóvil en un garaje si es posible o eviten la zona.

"Depende del caso de uso, se trata de tratar de encontrar el valor real que se puede obtener muy rápidamente de la tecnología", dijo Brethenoux.

A pesar del reciente hype, muchas técnicas de IA existen desde hace décadas y ya han proporcionado una serie de beneficios para el medio ambiente y otros sectores, dijo Brethenoux.

"Cuando comenzamos a alejarnos del hype y nos damos cuenta del valor real y tangible que estas técnicas pueden proporcionar al aplicarse a problemas comerciales o ambientales, entonces podemos comenzar a ver los verdaderos beneficios", dijo Brethenoux. "Las expectativas y la implementación práctica de esas técnicas son fundamentales".

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