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El impacto mixto del aprendizaje automático

El cambio climático es un problema urgente para las personas en todo el mundo, pero la inteligencia artificial podría ser la clave para ayudar a salvar nuestro medio ambiente. La IA está aplicando el poder del aprendizaje automático para encontrar patrones en los datos que pueden ayudar a detectar tendencias.

Algunas de las otras funciones de la IA en torno al reconocimiento de imágenes y objetos, los asistentes de conversación y los sistemas autónomos también están ayudando a cambiar el rumbo en la batalla contra el cambio climático.

Al mismo tiempo, el consumo de energía de la IA es elevado. Los centros de datos son fundamentales para almacenar las grandes cantidades de datos necesarios para alimentar los sistemas de IA, pero exigen una gran cantidad de energía. Además, el entrenamiento de sistemas avanzados de inteligencia artificial, incluidos los modelos de aprendizaje profundo, puede requerir que las GPU de alta potencia funcionen durante días seguidos.

Es discutible, entonces, si el uso de la IA para ayudar al cambio climático puede anular su alto consumo de energía y, consecuentemente, sus altas emisiones de carbono.

Uso de la IA para contrarrestar el cambio climático

Si bien la IA ya está creando impactos ambientales positivos en todo el mundo, las organizaciones podrían hacer más. Las empresas y organizaciones podrían compartir datos y optimizar su uso de los recursos ambientales creando oportunidades para compartir lo que está funcionando.

Al mismo tiempo, la IA podría ayudar a garantizar un sistema más rentable para las empresas que utilizan recursos ambientales. Al utilizar el aprendizaje automático, los sistemas pueden notar pequeños cambios en los datos, determinar problemas en tiempo real y adaptarse para asegurarse de que las empresas minimicen el desperdicio.

Un centro de datos de Google en el condado de Douglas, Georgia.
Un centro de datos de Google en el condado de Douglas, Georgia.

Las oportunidades de la inteligencia artificial para respaldar nuestro medio ambiente no son nuevas. Según un estudio de Intel de 2018, el 74% de los encuestados ya estaban de acuerdo en que la IA ayudará a resolver los desafíos ambientales a largo plazo. Intel también está a bordo, habiéndose comprometido a restaurar el 100% de su uso global de agua para 2025.

El programa AI for Earth de Microsoft, que se lanzó en 2017, planea distribuir 200 subvenciones de investigación por un total de 50 millones de dólares a proyectos que utilizan inteligencia artificial para abordar el daño ambiental. Con el programa de Microsoft, los investigadores pueden compartir información y datos directamente. Utilizando investigaciones sobre el medio ambiente realizadas en todo el mundo y compiladas en un sistema de inteligencia artificial, el objetivo es combinar los esfuerzos de los expertos para combatir el cambio climático y prevenir una sexta extinción masiva, un posible peor escenario.

Investigadores de la Universidad de Alabama están trabajando en un sistema de alerta de inteligencia artificial que puede detectar y notificar a las autoridades sobre la proliferación de algas que dañan los cuerpos de agua dulce en todo el planeta. Este proyecto ya está planeado para ser desplegado en el espacio para monitorear el planeta con otra tecnología en órbita. El programa de Microsoft lo está haciendo posible mientras la IA aún es joven.

beneficios de la IA
La IA beneficia a las empresas, pero puede dañar el medio ambiente.

Además, la IA y el cambio climático se encuentran en un campo conocido como informática climática. Como explica National Geographic, un programa de inteligencia artificial puede aprender y predecir patrones climáticos que contribuyen al estudio de los cambios climáticos a gran escala en todo el planeta. Una herramienta de inteligencia artificial ya ha generado 30 modelos climáticos, y el Panel Intergubernamental sobre Cambio Climático de las Naciones Unidas está utilizando actualmente esos 30 modelos climatológicos.

Las computadoras utilizan modelos de este tipo desarrollados por IA para determinar el alcance y la naturaleza de los cambios climáticos en áreas específicas del mundo. Los expertos en informática y ciencia del clima descubren que al hacer referencias cruzadas de múltiples modelos y predicciones de IA, pueden determinar con precisión los impactos a corto plazo del cambio climático. Desafortunadamente, los diferentes modelos de IA no estarán de acuerdo con las predicciones a largo plazo. Cuanto más lejos en el futuro pueda tener lugar un cambio, menos confiablemente cualquier modelo individual podría predecir eventos tan distantes.

Minimizar el margen de error para tal tecnología de predicción ambiental sería una mejora importante para la investigación futura. Los investigadores de tormentas tienen herramientas de inteligencia artificial que brindan hasta un 99% de precisión para predecir patrones climáticos complejos como ciclones tropicales, frentes climáticos y ríos atmosféricos. Los ríos atmosféricos son extraordinariamente difíciles de rastrear o predecir para los humanos sin la ayuda de la IA.

Hay varias formas en que las organizaciones pueden utilizar esta información para reducir los impactos ambientales. Según un artículo publicado por el Instituto de la Tierra de la Universidad de Columbia, los agricultores de la India utilizan sistemas habilitados por IA para obtener cosechas de maní un 30% más altas.

El sistema habilitado por IA puede ayudar a los agricultores a preparar un mapa de la tierra para determinar los momentos óptimos para aplicar fertilizantes a partes específicas de la tierra de cultivo y las fechas ideales para la siembra.

Según el mismo artículo, Noruega ha utilizado la inteligencia artificial para ayudar a aumentar el uso de energía renovable como parte de una red eléctrica automatizada. El sistema basado en inteligencia artificial puede determinar cuándo es mejor utilizar fuentes de energía renovables para optimizar la sostenibilidad del sistema y al mismo tiempo prevenir cortes de energía.

Si las personas de todo el mundo tuvieran sistemas eléctricos autónomos e inteligencia artificial altamente capacitada que predice el mejor uso de los recursos ambientales para la agricultura, las tasas de producción aumentarían y las tasas de consumo disminuirían al mismo tiempo. Obviamente, integrar programas de IA tan complicados en todo el planeta es una empresa importante, pero estos programas ya están teniendo éxito.

IA en el trabajo
La IA puede aumentar la eficiencia de la fábrica y reducir los costos de energía.

Altas emisiones de carbono de la IA

El informe del Foro Económico Mundial de 2018 mostró que, si bien la IA puede abordar algunos de los desafíos ambientales de la Tierra, es importante administrarla adecuadamente. Según el foro y los expertos en el campo, la IA tiene el potencial de acelerar la degradación ambiental. El uso de GPU que consumen mucha energía para ejecutar la capacitación en aprendizaje automático ya se ha citado como una contribución al aumento de las emisiones de CO2.

Para evitar esto, el Foro Económico Mundial propuso que los gobiernos y las empresas deberían buscar avances en la IA «segura» para garantizar que la humanidad no esté desarrollando una IA que sea dañina para el medio ambiente. Específicamente, el Foro Económico Mundial dijo en su informe que los desarrolladores de IA «deben incorporar la salud del medio ambiente natural como una dimensión fundamental».

Esto significa resguardarse frente a modelos que demandarán el consumo de energía o recursos naturales más allá de lo sustentable, entre otros factores. Todos los programas deben diseñarse teniendo en cuenta la dimensión de protección y mejora del medio ambiente.

En el desarrollo futuro de los programas de IA, también será importante tener en cuenta el impacto ambiental de la creación de estos sistemas en primer lugar. Según un estudio académico sobre el uso de energía para los procesos de aprendizaje profundo, la creación de una IA eficaz podría resultar costosa para el medio ambiente. Cerca de 300.000 kilogramos de emisiones equivalentes de dióxido de carbono se crean durante el proceso de entrenamiento de un solo modelo. Esto es igual a las emisiones de cinco automóviles promedio en los Estados Unidos.

Considerar el impacto ambiental negativo y las implicaciones positivas de la IA y el cambio climático será crucial para avanzar.

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