La inteligencia artificial podría acelerar drásticamente la acción climática

Bloomberg — Las soluciones tecnológicas al cambio climático pueden clasificarse en dos categorías. Soluciones verticales que abordan la contaminación en un sector, por ejemplo los fertilizantes bajos en carbono que ayudan a reducir las emisiones en la agricultura. O soluciones horizontales que abordan problemas en muchos sectores diferentes, como las baterías de iones de litio que electrifican los coches pero también integran mejor las energías renovables en la combinación de electricidad.

La inteligencia artificial es una de esas tecnologías horizontales que tiene un gran potencial para ayudar a reducir muchas de las emisiones que calientan el planeta. La lista de problemas que puede resolver la IA es larga, y el número de empresas que la utilizan para resolver algunos de esos problemas es aún mayor.

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Como ocurre con cualquier tecnología nueva, también hay mucho bombo y platillo. Para disipar el ruido, hablé con Priya Donti, de la Universidad Carnegie Mellon, y David Rolnick, de la Universidad McGill, dos de los tres copresidentes del grupo Climate Change AI, que reúne a expertos académicos y de la industria.

¿Qué es exactamente la IA?

“Es un término muy amplio que básicamente abarca cualquier algoritmo computacional que pueda realizar algún tipo de tarea compleja”, dice Donti. “Normalmente, tareas que los humanos pueden hacer como la visión, el habla o el razonamiento”.

Todavía existe un debate filosófico entre los investigadores de IA sobre si el objetivo de la IA es hacer las cosas tan bien como un humano, o lograr un rendimiento sobrehumano.

El aprendizaje automático es un tipo de aplicación de la IA que se centra estrictamente en extraer información de grandes conjuntos de datos. Probablemente es lo que podría hacer un humano, dice Donti, pero el aprendizaje automático ayuda a acelerar el proceso.

¿Cómo puede la IA ayudar a reducir las emisiones?

Hay cinco formas generales de pensar en las aplicaciones climáticas de la IA:

1. Destilar los datos para convertirlos en información práctica. Por ejemplo, la empresa de análisis de datos Kayrros utiliza imágenes por satélite y aprendizaje automático para ayudar a detectar fugas de metano.
2. Optimización de sistemas complicados. Fero Labs, con sede en Estados Unidos y Alemania, utiliza el aprendizaje automático para mejorar la eficiencia energética en empresas cementeras, siderúrgicas y químicas. WeaveGrid ayuda a los operadores de redes eléctricas a integrar mejor la carga de vehículos eléctricos.
3. Acelerar los descubrimientos científicos. La empresa Aionics ayuda a acelerar los experimentos necesarios para encontrar un nuevo material para baterías.
4. Acelerar las simulaciones climáticas. Los investigadores utilizan la IA para reducir el tiempo necesario para ejecutar modelos grandes y complejos.
5. Mejorar las predicciones. La empresa Kettle utiliza redes neuronales para mejorar las previsiones de riesgo de incendios forestales.

¿Podría la IA contribuir a aumentar las emisiones?

Sí. “La IA acelera lo que le pidas que acelere”, dice Rolnick. Eso significa que hay aplicaciones de la IA que también pueden aumentar las emisiones.

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Las mayores empresas tecnológicas proporcionan soluciones de IA a las empresas de petróleo y gas para optimizar la exploración y producción de combustibles fósiles. Las herramientas de recomendación algorítmica en las plataformas de venta al por menor probablemente ayudan a aumentar el consumo. Y los coches autoconducidos pueden acabar aumentando sustancialmente el número de kilómetros recorridos.

Por ello, es importante que los que despliegan soluciones de IA encuentren formas de garantizar que, siempre que sea posible, se alineen con los objetivos climáticos globales.

¿Cuáles son los otros posibles riesgos?

El gran interés que despierta el uso de la IA hace que sus aplicaciones se disparen, afirma Donti. Un reciente taller virtual de IA sobre el cambio climático atrajo a 2.000 participantes. Los investigadores presentaron 300 propuestas para utilizar la IA en la lucha contra el calentamiento global.

“El gran mandato para la comunidad es que, aunque la IA es una tecnología llamativa, hay muchas situaciones en las que una solución menos llamativa podría ser la correcta”, dijo. “Es importante asegurarse de que la IA no acabe sirviendo de distracción”.

El objetivo sería que el uso de la IA estuviera tan extendido como lo están hoy las hojas de cálculo. Pero para ayudar realmente a luchar contra el cambio climático, los usuarios deben estar capacitados y ser conscientes del potencial y los peligros de la tecnología, afirma Rolnick.

Akshat Rathi escribe el boletín Net Zero, que examina la carrera mundial para reducir las emisiones a través de la lente de los negocios, la ciencia y la tecnología. Puedes enviarle un correo electrónico con tus comentarios.