¿Puede la IA ayudar a lograr la sostenibilidad ambiental?

Se necesita tiempo, datos de calidad y mucha electricidad para entrenar la inteligencia artificial. Eso took unos 27,648 kilovatios-hora (kWh) para que la empresa de investigación e implementación de IA OpenAI entrene el modelo de lenguaje GPT-3 durante 9 días. Teniendo en cuenta que un hogar estadounidense consume 10,715 XNUMX kilovatios-hora (kWh) por año, el costo de la IA es enorme. Si esta tecnología consume tanta energía, ¿cómo puede ayudar a lograr la sostenibilidad ambiental? Consideremos varios casos de cómo la IA mejora el medio ambiente.

Las Naciones Unidas han identificado 17 sostenibles Desarrollo de metas, que se puede dividir en tres grupos: "Medio ambiente", "Economía" y "Sociedad". La IA puede, directa o indirectamente, acelerar la solución de todos los problemas, desde la protección de especies de plantas en peligro de extinción hasta la reducción de las emisiones de dióxido de carbono a la atmósfera.

IA y mejora del clima

Desde hace muchos años, la humanidad lucha contra el cambio climático y el calentamiento global provocado por el aumento de la concentración de gases de efecto invernadero en la atmósfera. La producción de electricidad y calor, la agricultura y el transporte siguen siendo los “líderes” en términos de emisiones de dióxido de carbono, óxido de nitrógeno, metano y otras sustancias. Los gases absorben la radiación infrarroja y retienen el calor, provocando un aumento gradual de la temperatura.

En su estudio de 2021, el Intergubernamental sobre el Cambio Climático (IPCC) advierte que el balance global de carbono se agotará para 2030. Ir más allá de este límite acelerará el calentamiento global en más de 1.5 grados. No hay tiempo para la reflexión, y la humanidad busca suavizar los resultados de sus actividades atrayendo tecnologías para estos fines.

La IA es una de las opciones para frenar el calentamiento global. El think tank independiente Carbon Tracker enseñó un algoritmo inteligente para monitorear las emisiones de las centrales eléctricas a partir de imágenes satelitales. Con base en los datos recopilados, la organización de investigación hace predicciones sobre qué centrales eléctricas ocultan el alcance real de la contaminación. También determina en cuáles vale la pena invertir para garantizar un futuro bajo en carbono.

Si la IA está debidamente entrenada, el algoritmo predecirá la demanda y el suministro de electricidad. La tecnología detectará con antelación los posibles riesgos asociados al desequilibrio entre oferta y demanda y la producción y uso de electricidad. EPRI recopila datos para teach AI cómo resolver problemas complejos en la industria energética. Por ejemplo, cómo crear una aplicación que mejore las operaciones de la refinería y mitigue los impactos ambientales.

 

IA para proteger plantas y animales de la extinción

De acuerdo con la ONU, alrededor de 1 millón de especies de plantas y animales están en peligro debido al impacto negativo sobre el medio ambiente. Solo en las décadas de 1980 y 2000, se cortaron alrededor de 100 millones de hectáreas de bosque para campos agrícolas, lo que equivale al área total de Alemania y Francia. Para la naturaleza, esta es una gran pérdida.

Es por eso que los ambientalistas piden un replanteamiento de la acción humana y presionan por un marco de biodiversidad. Los activistas enfatizan la necesidad de construir una nueva economía donde el uso sostenible de los recursos naturales y la salud humana y planetaria sean lo primero.

La IA puede convertirse en una herramienta para lograr objetivos "verdes". La tecnología se utiliza por el programa Millennium Seed Bank (MSBP) de Kew para evaluar los riesgos de extinción de plantas. AI señalará una posible extinción a tiempo para que los investigadores puedan tomar medidas por adelantado y proteger una determinada especie.

Para determinar qué plantas deben protegerse primero, crean programas analíticos basados ​​en IA, como Captain. La red neuronal analiza las especies de plantas y evalúa el presupuesto destinado a la protección de la naturaleza. Teniendo en cuenta cómo las personas usan la tierra, ofrece el modelo más efectivo para proteger la biodiversidad. Es decir, sugiere qué tipo de planta es mejor proteger para obtener grandes beneficios para la naturaleza.

El Centro de Ecología e Hidrología del Reino Unido (UKCEH) está trabajando con Keen AI en un sistema de IA que puede escanear plantas al borde de la carretera. Entre la flora local, el programa reconocerá especies foráneas que fueron introducidas accidentalmente de otro país y violan el ecosistema formado a lo largo de los siglos. Tal medida preservará el sistema ecológico único y reducirá el costo de la investigación ambiental.

La IA y la solución de la crisis del agua

La OMS ha estimado que alrededor de 2 mil millones de personas en el mundo drink agua sucia, y más de 700 millones de personas no tienen a agua potable. Según algunas previsiones, para 2025, la mitad de la población vivirá en regiones con escasez de agua.

El método de extracción de sal del agua de mar, propuesto de Martín Bazant, Catedrático de Ingeniería y Matemáticas, soluciona parcialmente el problema de la escasez de agua pero al mismo tiempo contamina aún más el aire. Para crear una onda de choque que “elimine” la sal del agua, se necesita demasiada electricidad. Por lo tanto, la humanidad está buscando métodos “verdes” alternativos para regular el consumo de agua y recuperar sus reservas.

Los sistemas de IA pueden convertirse en una bala de plata en la lucha contra la escasez de agua potable. Por ejemplo, los investigadores de la Universidad de Chicago están desarrollando software basado en IA que ayudará a tratar las aguas residuales para su reutilización. Los científicos han inventado un nuevo sistema de recuperación de recursos hídricos que reducirá el consumo de energía. Los ingenieros planean introducir sensores inalámbricos para monitorear la calidad del agua durante todo el día.

Los investigadores también están entrenando a la IA para encontrar productos químicos y desechos en el agua que dañan el medio ambiente. Hay más de 4,000 contaminantes solo en la familia PFAS. Y la lista es mucho más larga. Para purificar el agua de sustancias nocivas, se necesita mucho dinero, equipos sofisticados y especialistas. Por lo tanto, los investigadores quieren utilizar la IA para crear mejores sondas químicas para la purificación del agua.

IA y regulación de la calidad del aire

La OMS ha calculado que el 99% de la población mundial respira aire que supera todos los estándares establecidos por la organización para el contenido de sustancias nocivas. Según el Institute for Health Metrics and Evaluation (IHME), el aire contaminado causas alrededor del 12% de las muertes anuales.

El aire sucio causa enfermedades cardíacas, infecciones del tracto respiratorio inferior, cáncer de pulmón y enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC). Su influencia es tan fuerte que los investigadores del IHME lo clasifican en tercer lugar después de la presión arterial alta y el tabaquismo.

Los científicos también tienen grandes esperanzas en que la IA ayude a regular la pureza del aire. Aunque hay más de 14,000 estaciones de medición en todo el mundo, existen suficientes “brechas” sobre el terreno. Para aumentar la cobertura del territorio, los ingenieros pueden utilizar dispositivos IoT que enviarán datos a un aplicación de IA. El algoritmo procesará los datos y transmitirá información sobre el nivel de contaminación en un área en particular.

El algoritmo inteligente afirma ser una forma más económica y eficiente de predecir los niveles de contaminación del aire en una región. Un sistema de IA proporcionará un mapa más preciso del grado de pureza del aire para que la istración pueda averiguar los motivos de la concentración de sustancias nocivas e identificar este problema. AI pondrá información a disposición del público para que las personas con enfermedades pulmonares puedan determinar dónde deben comprar casas, trabajar y caminar.

Un ejemplo de un modelo de trabajo es el sistema creado por la Universidad de Houston. La IA predice los niveles de contaminación por ozono hasta por dos semanas. El modelo analiza el conjunto de factores que afectan la pureza del aire y predice exactamente qué conducirá a la contaminación. Por ejemplo, si AI indica que el nivel de ozono en la atmósfera aumentará debido a la congestión del tráfico, la istración puede limitar la cantidad de automóviles en la carretera.

Conclusión

Muchos de los ejemplos anteriores del uso de la IA en la sostenibilidad ambiental parecen utópicos. Y parecen más ficción que realidad. Pero con la aplicación adecuada, la IA se convertirá en la “pajita” que salvará el “ahogamiento”. Estimaciones de PwC que para 2030 el uso de la IA en programas medioambientales aportará más de 5 billones de dólares a la economía mundial. Esta cantidad es un 4.4% superior a lo que aporta el negocio medio. Si creemos en esta tecnología, cambiará nuestro mundo para mejor.