La inteligencia artificial, ¿aliada contra el cambio climático?

"El potencial de la inteligencia artificial para ayudar a abordar la emergencia climática es incuestionable. De hecho, me atrevería a afirmar que no podemos combatir el cambio climático sin la ayuda de la IA». Así se expresa Nuria Oliver, cofundadora y directora de la Fundación ELLIS y doctora por el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) de EEUU. Aunque se trata de una tecnología aún en desarrollo, las posibilidades que abre para lograr los objetivos marcados en la Agenda 2030 parecen no tener límite. Y tocan infinidad de campos, desde el transporte hasta la agricultura, pasando por la construcción de edificios inteligentes, la predicción de huracanes y la gestión de incendios devastadores en su fase más inicial. Una auténtica revolución transversal.

Las grandes beneficiadas por su eclosión serán las administraciones públicas. Contar con mejores predicciones meteorológicas, con más información sobre el origen de los gases de efecto invernadero que se emiten a la atmósfera y con herramientas de precisión para paliar el impacto ambiental de sectores altamente contaminantes ayudará a los gobiernos a afinar las políticas encaminadas a frenar la emergencia climática.

La gran ventaja de la inteligencia artificial es su capacidad para procesar cantidades ingentes de datos. Pasados, presentes y futuros. Y, lo que es más importante, formar con ellos modelos predictivos. Así, se podrían identificar patrones y tendencias para tomar decisiones más precisas y fundamentadas. «Necesitamos tecnologías digitales y una gran cantidad de datos que deben recopilarse y analizarse rápidamente. Los algoritmos de IA o aprendizaje automático pueden ayudarnos a gestionar esta complejidad y llegar a cero emisiones», subraya Hendrik Zimmermann, investigador en digitalización y sostenibilidad de la ONG Germanwatch.

Aplicaciones concretas

Un estudio publicado en la revista MIT Technology Review basado en las investigaciones de David Rolnick (Universidad de Pennsylvania) enumera una decena de aplicaciones concretas en las que soluciones creadas con inteligencia artificial pueden ayudar a combatir el cambio climático. Muchas de ellas tienen que ver con la eficiencia energética y casi todas pasan por afinar la previsión meteorológica. Rolnick considera que su desarrollo está al alcance de los investigadores en un plazo corto.

La IA permitirá mejorar la estructura de los edificios para minimizar así el gasto de iluminación, calefacción y aire acondicionado

La IA posibilitaría anticipar la demanda de energía, que en gran parte se basa en el tiempo local, y también mejorar la estructura de los edificios para minimizar así el gasto de iluminación, calefacción y aire acondicionado, según la época del año. Eso, sumado al estudio de imágenes satélite, lograría priorizar las tareas de remodelación que se deben acometer en los inmuebles. Por ejemplo, un proyecto del Instituto Borderstep de Berlín ha demostrado que aplicando algoritmos predictivos de aprendizaje automático se podría calentar un bloque de 250 apartamentos con al menos un 20 por ciento menos de energía.

Otras se centran en los sectores que encabezan la lista de los más contaminantes. Se trata del transporte (la IA posibilitaría agrupar envíos, minimizar el número de viajes y optimizar así las rutas logísticas) y la agricultura (los algoritmos indicarían qué cultivos serían los mejores en una zona determinada, cuál es la mejor manera de regenerar la tierra, de qué forma se podría reducir el consumo de fertilizantes y automatizar el control de plagas), entre otros. En el caso de la industria, se incluye el desarrollo de nuevos materiales y la creación de energías limpias más eficientes.

Reducir un 4% las emisiones en 2030

Además de los indudables beneficios para losecosistemas, esto repercutiría de forma positiva en la economía global. De acuerdo a los datos extraídos de un informe de la consultora PwC encargado por Microsoft, el uso de estas tecnologías punteras en casos relacionados con el medio ambiente podría contribuir con 5.200 millones de dólares a las cuentas mundiales a finales de esta década y reducir un cuatro por ciento las emisiones de gases de efecto invernadero en 2030. Las predicciones más optimistas, como la de BCG Gamma, elevan este porcentaje a la horquilla entre el 5 y el 10 por ciento. Es decir, la IA tiene todas las papeletas para erigirse en el ansiado punto medio entre crecimiento económico y sostenibilidad.

Como consecuencia directa del cambio climático, los fenómenos extremos se han multiplicado en los últimos años. Huracanes, lluvias torrenciales, y fuegos devastadores son cada vez más frecuentes y pueden darse en casi cualquier época del año. La IA también tendría la llave para gestionar mejor este problema. Las soluciones son variadas y se podrían aplicar antes, durante y después de estos episodios devastadores. «Por ejemplo, drones autónomos guiados por inteligencia artificial pueden utilizarse para prevenir incendios o para buscar supervivientes en inundaciones y terremotos», indica Nuria Oliver. Estos también mejorarían la vigilancia de la deforestación.

Gestionar las zonas arboladas en ciudades

En esta línea, Google puso hace unos meses en marcha el proyecto Tree Canopy, que tiene como objetivo controlar y mejorar el dosel arbóreo de las grandes ciudades. «Los árboles se consideran cada vez más una solución para reducir la temperatura de las calles y mejorar la calidad de vida de los habitantes. Sin embargo, muchas de las urbes carecen de los recursos necesarios para conocer dónde se encuentran o en qué zonas son más necesarios nuevos esfuerzos de plantación», explica Adam Elman, responsable de sostenibilidad para Europa, Oriente Medio y África del gigante tecnológico. En España ya se valen de esta tecnología Vitoria, Barcelona o Zaragoza.

Pero no todo es de color de rosa. Nuria Oliver recuerda que el funcionamiento de estas tecnologías requiere todavía de grandes cantidades de energía. Y, en consecuencia, según cuál sea su origen podría provocar altas cargas de emisiones de gases de efecto invernadero. La clave está en analizar los costes y beneficios de esta revolución que está llamada a inaugurar una nueva época.

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ENTREVISTA. Darío Redolat, meteorólogo de la Fundación para la Investigación del Clima (FIClima)

«La supervisión de un profesional aún es necesaria»

Aunque su verdadero potencial está por llegar, los meteorólogos auguran que estas tecnologías tendrán gran peso en el futuro: mejorarán las predicciones del tiempo y las situaciones de riesgo

-¿Qué aplicaciones tiene la inteligencia artificial contra el cambio climático?

-Se puede emplear en la monitorización en tiempo real de la gestión hídrica, eléctrica, en agricultura o en la monitorización de la climatización en edificios, infraestructuras o transporte. Permite mejorar la anticipación frente a riesgos, gracias a la información en tiempo real que puedan asimilar desde los sistemas de predicción meteorológica, pero no exclusivamente. También puede mejorar la huella de carbono mediante la optimización de la eficiencia y el ahorro respecto a los sistemas tradicionales, más rígidos y sin una elevada capacidad de anticipación.

-¿En qué punto está la investigación?

-[La IA] se lleva aplicando desde hace más de 20 años, pero a un nivel más elemental. Las redes neuronales y el aprendizaje profundo se pueden encontrar en diversos campos, pero todavía no a gran escala. La capacidad que poseen estas herramientas de explicar fenómenos complejos que no éramos capaces de relacionar, o de los que no teníamos constancia, augura un aumento de su implementación en un futuro.

-También puede ser muy útil para predecir catástrofes naturales...

-La capacidad que ofrece la tecnología de IA para manejar una gran cantidad de datos complejos es realmente abrumadora. Y la hace idónea en el desarrollo de sistemas de monitorización y alerta. De esa manera, combinados con modelos meteorológicos cada vez más precisos y con herramientas de seguimiento y monitorización con más resolución espacial y temporal, harán que cada vez estemos mejor y más informados. La precisión exacta será difícil de alcanzar, pero las predicciones mejoran día a día.

"La capacidad que ofrece la tecnología de IA para manejar una gran cantidad de datos complejos es realmente abrumadora"

Darío Redolat

— Meteorólogo

-¿Va a cambiar la IA la forma de predecir el tiempo?

-Confío en que sí, y espero que su desarrollo abra muchas oportunidades y permita impulsar una gran cantidad de líneas de investigación. Quizás la visualización de los efectos sea más rápida y clara en la forma en que podemos monitorizar las situaciones que puedan conllevar riesgo en un plazo corto o inmediato, más que en la forma de predecir el tiempo. Los modelos meteorológicos y la propia meteorología involucran la teoría del caos, por lo que, incluso considerando el empuje que pueden suponer los algoritmos y metodología de la IA en la mejora de los modelos, siempre tendrán un margen de error.

-¿Llegará la IA a sustituir a los meteorólogos?

-No, al menos a corto y medio plazo. Necesita todavía años de desarrollo y la incorporación de modelos más profundos de aprendizaje. Ahora mismo está concebida como una herramienta de apoyo en la que la supervisión de un profesional es imprescindible para interpretar y verificar los datos. En el campo de la predicción meteorológica probablemente sea más fácil concebir una automatización a medio plazo, pero no en la investigación pura. Por sí mismas carecen de la imaginación necesaria para establecer nuevas ideas o paradigmas.

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Contacto de la sección de Medio Ambiente: crisisclimatica@prensaiberica.es