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CÓMO LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL PUEDE AYUDAR A COMBATIR EL CAMBIO CLIMÁTICO

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Desde el monitoreo de la deforestación hasta el diseño de materiales bajos en carbono.

El renacimiento de AI de los últimos años ha llevado a muchos a preguntarse cómo esta tecnología puede ayudar con una de las mayores amenazas que enfrenta la humanidad: el cambio climático. Un nuevo documento de investigación creado por algunos de los pensadores más conocidos del campo pretende responder a esta pregunta, dando algunos ejemplos de cómo el aprendizaje automático (machine learning) puede ayudar a prevenir la destrucción humana. Los casos de uso sugeridos son variados, desde el uso de imágenes de IA y satelitales para controlar mejor la deforestación, hasta el desarrollo de nuevos materiales que pueden reemplazar al acero y al cemento (cuya producción representa el nueve por ciento de las emisiones globales de gases de efecto invernadero).

“La tecnología por sí sola no es suficiente”, escriben los autores del artículo, dirigidos por David Rolnick, becario postdoctoral de la Universidad de Pennsylvania. “Las tecnologías que reducirían el cambio climático han estado disponibles durante años, pero en gran medida no han sido adoptadas a escala por la sociedad. Si bien esperamos que el LD sea útil para reducir los costos asociados con la acción climática, la humanidad también debe decidir actuar “. En total, el documento sugiere 13 campos donde se podría implementar el aprendizaje automático, de los cuales hemos seleccionado ocho ejemplos:

Construir mejores sistemas de electricidad. El aprendizaje automático podría ayudar al pronosticar la generación y la demanda de electricidad, permitiendo a los proveedores integrar mejor los recursos renovables en las redes nacionales y reducir el desperdicio. El laboratorio de Google del Reino Unido, DeepMind, ya ha demostrado este tipo de trabajo, utilizando IA para predecir la producción de energía de los parques eólicos.

Monitorear las emisiones agrícolas y la deforestación. Los gases de efecto invernadero no son emitidos por los motores y las centrales eléctricas, sino que se debe en gran parte a la destrucción de árboles, turberas y otras plantas que han capturado carbono a través del proceso de fotosíntesis durante millones de años. La deforestación y la agricultura insostenible hacen que este carbono se libere nuevamente a la atmósfera, pero al usar imágenes satelitales e IA, podemos identificar dónde está sucediendo esto y proteger esos sumideros naturales de carbono.

Crear nuevos materiales bajos en carbono. Los autores del artículo señalan que el nueve por ciento de todas las emisiones globales de gases de efecto invernadero provienen de la producción de concreto y acero. El aprendizaje automático podría ayudar a reducir esta cifra al ayudar a desarrollar alternativas bajas en carbono para estos materiales. IA ayuda a los científicos a descubrir nuevos materiales permitiéndoles modelar las propiedades e interacciones de compuestos químicos nunca antes vistos.

Predecir los fenómenos meteorológicos extremos. Muchos de los mayores efectos del cambio climático en las próximas décadas serán impulsados ​​por sistemas enormemente complejos, como los cambios en la cobertura de nubes y la dinámica de la capa de hielo. Estos son exactamente el tipo de problemas para los que la AI es excelente. Modelar estos cambios ayudará a los científicos a predecir eventos climáticos extremos, como sequías y huracanes, que a su vez ayudarán a los gobiernos a protegerse contra sus peores efectos.


Hacer el transporte más eficiente. El sector del transporte representa una cuarta parte de las emisiones globales de CO2 relacionadas con la energía, con dos tercios de este generado por los usuarios de la carretera. Al igual que con los sistemas de electricidad, el aprendizaje automático podría hacer que este sector sea más eficiente, reduciendo el número de viajes desperdiciados, aumentando la eficiencia de los vehículos y cambiando el transporte de mercancías a opciones bajas en carbono como el ferrocarril. IA también podría reducir el uso de automóviles mediante el despliegue de vehículos compartidos y autónomos, pero los autores señalan que esta tecnología aún no está probada.

Reducir la energía desperdiciada de los edificios. La energía consumida en los edificios representa otro cuarto de las emisiones mundiales de CO2. Los edificios son duraderos y rara vez se actualizan con nuevas tecnologías. La adición de unos pocos sensores inteligentes para monitorear la temperatura del aire y del agua puede reducir el uso de energía en un 20 por ciento en un solo edificio, y los proyectos a gran escala que monitorean ciudades enteras podrían tener un impacto aún mayor.

Geo-diseñar una tierra más reflexiva. Este caso es probablemente el más extremo y especulativo de todos los mencionados, pero es uno de los que algunos científicos tienen esperanzas. Si podemos encontrar formas de hacer que las nubes sean más reflectantes o crear nubes artificiales con aerosoles, podríamos reflejar más del calor del Sol en el espacio. Sin embargo, eso es un gran problema, y ​​modelar los efectos secundarios potenciales de cualquier esquema es sumamente importante. La IA podría ayudar con esto, pero los autores del artículo señalan que aún habrá importantes “desafíos de gobernabilidad” por delante.

Dar a los individuos herramientas para reducir su huella de carbono. Según los autores del artículo, es un “error común pensar que las personas no pueden tomar medidas significativas sobre el cambio climático”. Las personas sí necesitan saber cómo pueden colaborar. El aprendizaje automático podría ayudar calculando la huella de carbono de una persona y marcando pequeños cambios que podrían hacer para reducirla, como usar más el transporte público; comprando carne con menos frecuencia; o reduciendo el consumo de electricidad en su casa. Sumando pequeñas acciones individuales, se puede crear un gran efecto acumulativo.




Fuente: The Verge



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