Sequías, calentamiento del planeta y escasez de recursos naturales son algunos de los grandes retos de sostenibilidad que enfrenta el planeta. La Inteligencia Artificial y su capacidad de gestionar inmensas cantidades de datos puede ayudar a aliviar algunos de estos problemas.
Por un lado, como humanidad debemos abordar desafíos de la talla del cambio climático, la pérdida de biodiversidad, la escasez de recursos naturales o la creciente demanda de alimentos, agua y energía. Y por otro, la Inteligencia Artificial (IA) es una herramienta cada vez más presente en nuestras vidas, pero cuyos avances siguen provocando una fascinación incontestable.
¿Y si ponemos a esta prometedora al servicio de soluciones innovadoras? Bueno, pues no somos los primeros en pensarlo, de hecho, ya se ha puesto a ello (bueno, por ahora han sido las personas que están detrás de la máquina). Con su capacidad de procesar grandes volúmenes de datos, la IA puede optimizar procesos, mejorar la eficiencia en el uso de recursos y, de una manera visible, contribuir a un planeta más sostenible. Te explicamos cómo.
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Monitoreo de especies y visión artificial
En materia de sostenibilidad, la IA puede ayudar a reducir la huella de carbono. Empresas como Google han logrado optimizar la eficiencia energética de sus centros de datos mediante algoritmos, lo que ha permitido una reducción del 40% en el consumo de energía. A través de datos recopilados por miles de sensores dentro del centro de datos, como temperaturas, potencia, velocidades de las bombas o puntos de ajuste, entrenaron un conjunto de redes neuronales profundas para eficientar el de energía y para predecir la temperatura y presión futuras del centro creando “un marco más eficiente y adaptable para comprender la dinámica de los centros de datos y optimizar su eficiencia”, según explican en su web.
Otro campo donde de la sostenibilidad donde la inteligencia artificial tiene un gran impacto es en la gestión de residuos. Este estudio de 2023 estima que la IA permite identificar y clasificar los restos con una precisión que oscila entre el 72,8 y el 99,95%. A través de modelos predictivos, las ciudades pueden optimizar las rutas de recolección de basura, disminuyendo el consumo de combustible y las emisiones contaminantes. Además, los sistemas de clasificación automática de residuos, basados en visión artificial, están mejorando la eficiencia de los centros de reciclaje.
También está utilizando para monitorear especies en peligro y ecosistemas en declive: con la ayuda de drones y sensores, los algoritmos de aprendizaje automático pueden analizar imágenes satelitales o sonidos de la naturaleza para rastrear la vida silvestre y detectar posibles amenazas, como la deforestación o la caza furtiva.
Energía limpia y eficiente
La energía eólica y solar, aunque limpias, son intermitentes y dependen de factores climáticos difíciles de predecir. Aquí es donde la IA se luce en la sostenibilidad: los algoritmos permiten realizar predicciones precisas sobre la producción de energía renovable, basándose en datos meteorológicos y patrones históricos. Esto permite a las empresas ajustar mejor la generación, distribución y almacenamiento de energía.
Además, la IA está facilitando el desarrollo sostenible de redes eléctricas inteligentes, que gestionan la distribución de electricidad en tiempo real, optimizando la oferta y la demanda, y minimizando el desperdicio de energía.
Agricultura sostenible
El uso de grandes cantidades de agua, fertilizantes y pesticidas en agricultura tiene un impacto significativo en el medio ambiente. Acción contra el Hambre ha detectado ocho cultivos especialmente amenazados por el cambio climático en el mundo: maíz, trigo, arroz, soja, cacao, café, patatas y plátanos.
La agricultura de precisión utiliza datos recopilados por sensores, satélites y drones, y sirve de apoyo a los agricultores para tomar decisiones más informadas, como aplicar solo la cantidad de agua y nutrientes necesarios en cada parte del campo, reduciendo el desperdicio y evitando el uso excesivo de productos químicos.
La IA también está siendo utilizada para predecir el clima y monitorear la salud del suelo. Los algoritmos analizan datos climáticos en tiempo real permiten a los agricultores anticiparse a las condiciones meteorológicas adversas y adaptar sus estrategias de siembra y cosecha. Además de detectar signos tempranos de erosión o agotamiento de nutrientes en el suelo, lo que ayuda a prevenir la degradación de la tierra.
Transporte más sostenible
Y en un mundo constantemente en movimiento, nuestros desplazamientos también necesitan una revisión en sostenibilidad: los vehículos autónomos, capaces de tomar decisiones en tiempo real, podrían reducir el consumo de combustible y las emisiones al optimizar rutas y evitar congestiones de tráfico.
Y, por otro lado, algoritmos diseñados para optimizar las cadenas de suministro y el transporte de mercancías, analizando la demanda y las condiciones del tráfico, planifican rutas de entrega más eficientes, lo que no solo reduce el tiempo en carretera, sino también las emisiones de carbono asociadas.
IA y sostenibilidad en la gestión del agua
El 12,4% de la superficie de la España peninsular está en situación de sequía prolongada, según los últimos datos del Ministerio de Transición Ecológica.
Para un uso más sostenible del agua, existen sistemas de riego inteligente son capaces de ajustar el suministro de agua en función de las condiciones meteorológicas, la humedad del suelo y las necesidades específicas de los cultivos. Y también, la IA es capaz de detectar fugas de los sistemas de distribución en tiempo real, analizando los datos de sensores instalados en la infraestructura. Al identificar y reparar las fugas rápidamente, se puede evitar la pérdida de millones de litros de agua.