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¿Cómo podría la IA impulsar el avance climático que el mundo necesita?
(CNN) -- Los productores de tomate de la India central están cada vez más preocupados por la volatilidad que los fenómenos meteorológicos extremos han traído a la región. En gran parte de la zona, la última década ha estado salpicada de graves sequías que provocaron importantes pérdidas de cosechas, lo que afectó a los medios de subsistencia de los agricultores locales.
En el otro extremo del mundo, la startup de Silicon Valley ClimateAi está desarrollando una plataforma de inteligencia artificial para evaluar la vulnerabilidad de los cultivos al calentamiento de las temperaturas en las próximas dos décadas. La herramienta utiliza datos sobre el clima, el agua y el suelo de un lugar concreto para medir hasta qué punto el paisaje será viable para el cultivo en los próximos años.
Maharashtra, en la India, fue uno de sus primeros casos de estudio en 2021. Los agricultores podían acceder a la aplicación ClimateAi e introducir qué semillas cultivaban y dónde querían plantarlas.
Con esos datos, ClimateAi realizó simulaciones y descubrió que el calor extremo y la sequía provocarían un descenso aproximado del 30% en la producción de tomates de la región en las dos próximas décadas. Advirtió a los productores de que debían cambiar de estrategia.
Los resultados fueron decisivos: los productores de tomate ajustaron sus planes de negocio cambiando a variedades de semillas más resistentes al clima y modificando las épocas de siembra. Encontrar nuevos lugares de cultivo suele llevar tiempo a los agricultores afectados por el cambio climático, pero "ahora puede ocurrir en cuestión de minutos, y además les ahorra muchos costes", según Himanshu Gupta, que creció en la India y es cofundador de ClimateAi.
"Pensamos que la inteligencia artificial (IA) multiplica el tiempo y la eficacia de las soluciones al cambio climático", explica Gupta a CNN.
Evaluar mejor los riesgos futuros para la agricultura es solo una de las formas en que las tecnologías de inteligencia artificial se están utilizando para abordar la crisis climática.
La IA irrumpió por primera vez en la conciencia pública este año gracias a populares herramientas de IA orientadas al consumidor, como ChatGPT, y los expertos afirman que la tecnología está llamada a revolucionar innumerables industrias. Pero los investigadores del clima llevan años pensando en cómo la IA —programas informáticos capaces de analizar rápidamente enormes cantidades de datos y realizar tareas complejas de forma similar a como lo haría un ser humano— podría ayudarles a comprender mejor y abordar el cambio climático.
Ahora, los expertos dicen que la IA está preparada para acelerar todo, desde la reducción de la contaminación hasta la mejora de los modelos meteorológicos.
"La IA es muy buena para optimizar decisiones y recursos", afirma Fengqi You, catedrático de la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Cornell. "Es un sistema que tiene una capacidad de predicción muy fuerte que podría ser tremendamente útil en muchos dominios, desde (la comprensión de) moléculas a pequeña escala... hasta sistemas climáticos más amplios para ayudarnos a luchar contra el cambio climático".
Con el ritmo vertiginoso al que se está calentando el planeta, es crucial acelerar la velocidad a la que el mundo despliega y pone en práctica soluciones. Pero a pesar de todo lo que promete la IA, la infraestructura que soporta la tecnología —centros de datos llenos de hileras de potentes ordenadores que consumen mucha energía— podría ser en sí misma una carga para el medio ambiente. Los expertos afirman que los ingenieros de software deben colaborar estrechamente con los científicos del clima para encontrar un equilibrio.
"Es algo que hay que tener en cuenta", afirma Kara Lamb, investigadora asociada del Departamento de Ingeniería Medioambiental y de la Tierra de la Universidad de Columbia. Aun así, "los aspectos positivos superan a los negativos a la hora de aplicarlo a este tipo de enfoques".
Una plataforma de inteligencia artificial desarrollada por ClimateAi está ayudando a los productores de tomates de la India a adaptarse al clima extremo. (Crédito: Indranil Aditya/NurPhoto/Getty Images)
Tecnología que acelera los descubrimientos
La inteligencia artificial es un término amplio que hace referencia a diversas herramientas digitales entrenadas para realizar una amplia gama de tareas complejas que antes podrían haber requerido la intervención de una persona real. En general, lo que tienen en común estas tecnologías es su capacidad para procesar rápidamente y encontrar conexiones entre grandes cantidades de datos dispares.
Esto hace que la IA sea especialmente adecuada para realizar previsiones y simulaciones. Y, a diferencia de los programas informáticos tradicionales, las herramientas de IA pueden seguir aprendiendo con el tiempo a medida que se dispone de nuevos datos o que los sistemas reciben nuevos comentarios sobre la calidad de sus resultados.
Mientras que los descubrimientos científicos solían depender de la capacidad humana para reunir, observar y analizar pruebas, ahora las computadoras pueden procesar grandes conjuntos de datos, identificar patrones y ejecutar experimentos digitales en una fracción del tiempo que necesitarían los investigadores humanos.
"En el caso de los modelos climáticos, fundamentalmente estamos intentando resolver estas ecuaciones... de cómo interactúan estos modelos atmosféricos, y lleva mucho tiempo resolverlo", explicó You. Del mismo modo, la investigación sobre nuevos materiales conductores de energía, como los de los paneles solares, podría requerir incontables horas de pruebas que ahora pueden acelerarse utilizando IA.
"En el pasado, la gente solía necesitar ensayo y error, necesitaríamos... investigadores trabajando día y noche", dijo You. "Ahora, gracias a la IA, que no necesita dormir, solo se necesita energía eléctrica, podría seguir trabajando 24 horas al día, 7 días a la semana, y puede llegar a ser muy útil para acelerar los descubrimientos".
La IA probablemente no sustituirá a los humanos en la lucha contra el cambio climático. Pero podría hacer su trabajo más rápido y eficaz.
Los investigadores que quieren restaurar las costas replantando hierbas marinas, por ejemplo, están utilizando la IA para modelar los mejores lugares a los que dirigir esos esfuerzos de replantación, dijo Dan Keeler, director de comunicación de la empresa de inversión de impacto Newday, que participa en esfuerzos benéficos para apoyar la restauración costera.
Un algoritmo de inteligencia artificial entrenado para abordar el problema podría tener en cuenta desde las toxinas en el agua o las rutas marítimas problemáticas hasta el impacto que la replantación podría tener en la vida marina cercana o incluso en el turismo costero.
"Es muy difícil reunir todo eso en un solo modelo con métodos convencionales, pero la IA lo hace mucho más posible", afirma Keeler.
La IA "hace el trabajo sucio" en la investigación climática
Según los científicos, el Ártico se está calentando cuatro veces más rápido que el resto del planeta. El aumento de las temperaturas está derritiendo el hielo marino, descongelando el permafrost y causando incendios forestales en lo que debería ser una de las regiones más frías de la Tierra.
Los expertos en clima afirman que lo que ocurre en el Ártico es un barómetro para el resto del mundo. Pero los modelos climáticos, que los científicos utilizan para predecir los cambios a largo plazo, no reflejan la velocidad a la que se está calentando.
Con la ayuda de la IA, Anna Liljedahl, científica del Centro de Investigación Climática Woodwell, puede hacer previsiones sobre el permafrost en una escala temporal estacional, en lugar de la típica de 100 años, lo que le da a ella y a otros investigadores una mejor imagen de la velocidad a la que se está derritiendo el Ártico.
"La IA está haciendo el trabajo sucio", explica Liljedahl a CNN. "Pero la IA no es perfecta, así que la vemos como una primera herramienta, y luego el humano vendrá después y realmente comprobará y se asegurará de que las cosas tienen sentido y explorará las cosas que la IA sugirió".
La tecnología también puede usarse para soluciones. Un proyecto de Google DeepMind de 2019 entrenó un modelo de IA en pronósticos meteorológicos y datos históricos de turbinas eólicas para predecir la disponibilidad de energía eólica, ayudando a aumentar el valor de la fuente de energía renovable para los agricultores eólicos. La IA también puede ayudar a predecir cuándo y dónde va a ser mayor la demanda de energía, lo que permite a los operadores de la red "asegurarse de que tienen energía en línea, lista para abastecer la demanda, y también de que no tienen energía que simplemente se está produciendo y se va a consumir, porque eso es obviamente un tremendo desperdicio", dijo Keeler.
La inteligencia artificial se puede utilizar para ayudar a predecir mejor la oferta y la demanda de fuentes de energía renovables. (Crédito: Daniel Leal/AFP/Getty Images)
Gupta, de ClimateAi, afirma que el problema es cómo integrar la capacidad renovable en una red dominada por los combustibles fósiles. La IA puede identificar en tiempo real qué fuentes de energía renovable están disponibles en las zonas donde los consumidores las necesitan, optimizando así la demanda y la oferta de renovables.
Por otra parte, la IA también se está utilizando para investigar materiales que puedan recapturar eficazmente el carbono de la atmósfera, y para crear modelos y predecir grandes inundaciones con el fin de ayudar a los organismos gubernamentales locales a prepararse y reaccionar mejor ante posibles emergencias.
The Cool Down, una empresa de medios de comunicación cuyo objetivo es ayudar a los consumidores a comprender mejor la crisis climática y sus posibles soluciones, tiene previsto lanzar a principios del año que viene una herramienta de IA que responderá a las preguntas de los usuarios sobre cómo llevar un estilo de vida más sostenible, según Anna Robertson, cofundadora y responsable de contenidos y asociaciones. La herramienta utilizará datos de su sitio web sobre qué tipo de información climática despierta más curiosidad entre los consumidores para dirigir a los usuarios a la información, lo que incluye responder a preguntas como "¿Qué puedo hacer con mis pantalones vaqueros viejos?" o "Quiero cambiar mi detergente para la ropa, ¿por dónde debo empezar?".
"Parte del problema es que el tema en sí se ha vuelto tan abrumador y en su mayoría dominado por el pesimismo y no por las soluciones que tenemos a nuestro alcance", dijo Robertson a CNN. "Queremos facilitar que la gente tome mejores decisiones".
Encontrar el equilibrio adecuado
Toda esta potencia de cálculo tiene su lado negativo: la ejecución de modelos de inteligencia artificial consume mucha energía, y muchos centros de datos funcionan en zonas que siguen dependiendo en gran medida de los combustibles fósiles, explica You, de Cornell. Los centros de datos también suelen necesitar agua para refrigerarse, un recurso cada vez más escaso en algunos de los lugares donde se lleva a cabo esta actividad, como el oeste de Estados Unidos.
Por ahora, la cantidad de energía utilizada para alimentar la IA es relativamente pequeña en comparación con la que consumen el transporte o los edificios. "Pero esto va a crecer muy deprisa, y tenemos que tener mucho cuidado en este momento antes de que crezca exponencialmente", dijo You.
Un estudio realizado en octubre por el investigador neerlandés Alex de Vries estimaba que, en el "peor de los casos", los sistemas de IA de Google podrían llegar a consumir tanta electricidad como el país de Irlanda cada año, suponiendo una adopción a gran escala de la IA en su hardware y software actuales. Hay que aconsejar a los desarrolladores "no solo que se centren en optimizar la IA, sino también que consideren críticamente la necesidad de utilizarla en primer lugar, ya que es poco probable que todas las aplicaciones se beneficien de la IA o que los beneficios siempre superen los costes", concluye el estudio.
Los operadores de centros de datos como Google ya están pensando en cómo reducir los recursos necesarios para impulsar la informática detrás de sus modelos de IA. (Crédito: Alex Kraus/Bloomberg/Getty Images)
Algunos operadores de centros de datos ya están empezando a abordar estas preocupaciones.
Amazon Web Services (AWS), la rama de computación en la nube del gigante de las compras en línea, se comprometió a ser "agua positiva" para 2030, lo que significa que la empresa "devolverá más agua a las comunidades en las que tenemos nuestra infraestructura de centros de datos de la que tomamos", dijo el CEO de la empresa, Adam Selipsky, a CNN en una entrevista en octubre.
En Oregon, por ejemplo, donde la sequía ha apretado el acelerador en los últimos años, AWS suministra gratuitamente a los agricultores locales el agua utilizada para refrigerar sus centros de datos.
Las empresas que construyen y gestionan centros de datos para llevar a cabo cargas de trabajo de IA también pueden pensar en ubicarlos estratégicamente en zonas donde necesiten menos recursos naturales para funcionar, afirma You. Si los centros de datos se construyen en zonas más frías del mundo, por ejemplo, se necesitará menos agua para la refrigeración; Escandinavia se ha convertido en una ubicación popular para los centros de datos, reforzada también por su disponibilidad relativamente sólida de fuentes de energía renovables.
Los legisladores de Estados Unidos y otros países —que en los últimos meses han centrado cada vez más su atención en el desarrollo de barreras para la IA— deberían tener en cuenta tanto los beneficios potenciales de la tecnología en la lucha contra el cambio climático como su impacto ambiental a la hora de elaborar normativas, añadió You.
"Los reguladores, los responsables de la toma de decisiones y los responsables políticos deben tener esto en cuenta a la hora de analizar el crecimiento de la industria de la IA", afirmó You. "El crecimiento de la industria no solo tiene que ver con el software, las herramientas, entre otras cosas, sino también con la forma en que operan estos centros de datos".
Los expertos en tecnología también advierten que la IA debe ser asequible y accesible para las naciones de bajos ingresos, en particular las del sur global que están en primera línea de la crisis climática y, sin embargo, son las que menos contribuyen a la contaminación global, algo que Gupta espera abordar a medida que amplíe los recursos de ClimateAi.
"Cuando se trata de aplicar la IA al cambio climático", afirma Gupta, "creo que apenas estamos arañando la superficie del potencial que existe tanto en términos del impacto que podría crear para las empresas, como del impacto que podría crear a nivel de la humanidad".
