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Inteligencia artificial para combatir la crisis climática

Sí, puede. Al menos es lo que un grupo de autores de diferentes ramas han defendido en un estudio presentado recientemente en un congreso sobre inteligencia artificial. El uso de tecnología como la IA puede ayudar y, dadas las circunstancias y las graves consecuencias del cambio climático, toda ayuda para combatirlo es buena.

El estudio, Tackling Climate Change with Machine Learning, fue presentado el pasado mes de junio dentro de una serie de conferencias alrededor de la Inteligencia Artificial (IA), y tiene como objetivo llamar la atención a todos investigadores y a todos aquellos que trabajan la IA en cualquiera de sus variaciones, de la necesidad de colaborar conjuntamente a la hora de ayudar en la lucha contra el cambio climático.

Aprendizaje automático

En el estudio se presentan hasta 13 áreas o materias relacionadas con el aprendizaje automático -machine learning- que pueden ayudar a luchar contra el cambio climático en diferentes aspectos como la producción de energía, la eliminación de CO2, la educación, la geoingeniería solar y las finanzas. Y dentro de esos campos, se abren grandes posibilidades de innovación e investigación para, por ejemplo, la construcción de edificios más eficientes energéticamente, para la creación de nuevos materiales bajos en carbono, para la mejora el monitoreo de la deforestación y para la creación de nuevas formas de transporte más ecológicas.

Por supuesto, según David Rolnick, de la Universidad de Pennsylvania, la IA puede ayudar, aunque no puede resolver por sí sola todos los problemas. Pero sí ser una herramienta muy útil y provechosa para la lucha contra el cambio climático.

Mejores modelos climáticos

La informática climática o del clima es una disciplina creada en 2011 que surge de la unión entre la ciencia de datos y la ciencia del clima. Se ocupa de una variedad de temas como la predicción de eventos extremos como los huracanas, la peleoclimatología (reconstruyendo condiciones climáticas del pasado), usando modelos tanto a nivel local como a gran escala para predecir el tiempo o analizando los impactos socioeconómicos del cambio climático.

También puede abrir a nuevos conocimientos a partir de las complejas simulaciones generadas por estos modelos climáticos, los cuales comenzaron a usarse en la década de 1960, y que han creado simulaciones de océanos, mares, criosfera, la superficie terrestre o los glaciares. Modelos que sirven a corto y largo plazo cuyos datos pueden dar como resultado predicciones del cambio climático que, más que dar una solución concreta, pueden permitir una mejor organización y previsión de los diferentes agentes involucrados en la lucha contra el cambio climático.

Los efectos del clima extremo

El GANs es un tipo de IA realizada por diferentes institutos, laboratorios y empresas tecnológicas con el fin de mostrar a los ciudadanos qué podría pasar en sus viviendas en caso de ser dañados por el aumento del nivel del mal o por intensas tormentas. No se trata tan solo de concienciar sobre la realidad del cambio climático desde conceptos teóricos o abstractos, sino mostrar sus posibles consecuencias directas en los hogares. Esto es, enseñar que el cambio climático no es algo alejado, que puede tener repercusiones directas en la vida de las personas.

Basada en varios algoritmos, esta aplicación se está perfeccionando para ir más allá de las viviendas, para poder mostrar cómo barrios y poblaciones enteras pueden sufrir las consecuencias del cambio climático. De ahí que se haya solicitado en determinadas zonas imágenes de los ciudadanos para poder usar esos datos de cara a completar el algoritmo y crear previsiones cada vez más certeras.