¿Cómo la Inteligencia Artificial puede ayudar a resolver los desafíos del medio ambiente?

Dejan Glavas (ESSCA)
Foto: cedida por ESSCA.

COLABORACIÓN de Dejan Glavas, profesor de Finanzas y responsable del Instituto AI for Sustainability, ESSCA School of Management.

La IA (Inteligencia Artificial) puede ser una aliada importante y decisiva ante los desafíos ambientales actuales y particularmente en la lucha contra el cambio climático.

En primer lugar, está la adaptación al cambio climático. La IA tiene inmensas capacidades predictivas. Alimentados con datos, los modelos de IA podrán predecir con precisión los riesgos de inundaciones, sequías, huracanes, terremotos y otros fenómenos climáticos extremos en un área específica del planeta.

La IA también puede intervenir en la gestión de las energías renovables. Actualmente, su punto débil proviene de los caprichos del clima. Los peligros naturales hacen que la producción de energía renovable sea inconsistente y, por lo tanto, dependiente de otras fuentes de energía (fósil o nuclear).

Estamos obligados a anticiparnos a situaciones de subtensión de la red ligadas a la inconstancia del sol o del viento. Esta anticipación aumenta la necesidad de energía no renovable: para estar seguros, dependemos de fuentes de energía más constantes pero también, en muchos casos, de más emisiones de carbono.

Sin embargo, los modelos de IA pueden predecir, con gran precisión, la producción de electricidad de un parque eólico o solar. La precisión de estas predicciones permite aumentar al máximo la proporción procedente de energías renovables en la red.

La IA puede ayudar también a preservar la biodiversidad del planeta, que se ve amenazada por el greenwashing. A principios de año, una investigación publicada por The Guardian denunciaba la experiencia de Verra, a pesar de ser una referencia en el control de los créditos de carbono. Los créditos supuestamente se reinvirtieron en la lucha contra la deforestación. Sin embargo, el 90% de ellos no permitieron ninguna reducción real de los gases de efecto invernadero. Estos errores no sobrevivirán al control de la IA, debido a la inmensa cantidad de datos verificados por estas máquinas. Los modelos de IA adecuadamente entrenados podrán actuar como centinelas formidables que verifican los compromisos de los estados o las empresas.