Durante la última década, los productores de tomate en el centro de la India han enfrentado severas sequías, lo que ha resultado en pérdidas significativas en las cosechas e impactando directamente en los medios de subsistencia de los agricultores locales.

Por otro lado, al otro lado del globo, la empresa del Silicon Valley, ClimateAi, se ha comprometido en el desarrollo de una plataforma de inteligencia artificial. El objetivo es evaluar el grado de vulnerabilidad de los cultivos al aumento de las temperaturas en los próximos veinte años.

Esta herramienta innovadora utiliza datos climáticos, información sobre el suelo y el suministro de agua de una región específica para predecir la viabilidad del cultivo en los próximos años.

En 2021, Maharashtra, India, fue uno de los primeros casos de estudio. Los agricultores de la región tenían acceso a la aplicación de ClimateAi, donde podían proporcionar información sobre las semillas que planeaban cultivar y los lugares de siembra deseados.

Utilizando estos datos, ClimateAi realizó simulaciones y concluyó que el calor extremo y la sequía resultarían en una reducción de aproximadamente el 30% en la producción de tomate en la región durante las próximas dos décadas. La empresa luego alertó a los agricultores para que ajustaran sus estrategias de cultivo.

Adaptaciones

Los resultados resultaron ser cruciales: los productores de tomate ajustaron sus estrategias comerciales, optando por variedades de semillas más resistentes al clima y modificando los horarios de siembra de las semillas de tomate.

Tradicionalmente, encontrar nuevos lugares de cultivo era un proceso largo para los agricultores afectados por el cambio climático, pero ahora, según Himanshu Gupta, CEO y cofundador de ClimateAi, “esto puede hacerse en cuestión de minutos, ahorrando considerablemente en costos”.

Gupta, que creció en India, enfatiza que la inteligencia artificial se ve como un multiplicador de tiempo y eficacia en la búsqueda de soluciones para el cambio climático.

La evaluación mejorada de los riesgos futuros en la agricultura es solo una de las varias formas en que las tecnologías de inteligencia artificial se están aplicando para enfrentar la crisis climática.

IA en la lucha contra el cambio climático

Durante años, los investigadores han contemplado cómo la IA podría ayudar a comprender y enfrentar el cambio climático. Ahora, los expertos señalan que la IA está lista para acelerar una variedad de iniciativas, desde la reducción de la contaminación hasta la mejora de los modelos meteorológicos.

“La Inteligencia Artificial es un sistema dotado de habilidades predictivas robustas que pueden ser tremendamente útiles en diversos dominios, desde la comprensión de moléculas en pequeña escala hasta sistemas climáticos más amplios, ayudándonos en la lucha contra el cambio climático”, afirmó Fengqi You, profesor titular en la Escuela de Ingeniería de la Universidad Cornell.

Sin embargo, a pesar de todas las promesas de la IA, la infraestructura que sustenta esta tecnología, como los centros de datos llenos de filas de supercomputadoras que consumen mucha energía, puede representar, por sí sola, una presión sobre el medio ambiente.

Tecnología que acelera el descubrimiento

La inteligencia artificial es un término amplio que engloba varias herramientas digitales entrenadas para realizar una amplia gama de tareas que anteriormente requerían intervención humana.

Lo que estas tecnologías suelen tener en común es la capacidad de procesar y encontrar conexiones rápidamente entre grandes volúmenes de datos diversos, lo que hace que la IA sea particularmente eficaz en actividades como la predicción y la simulación.

A diferencia de los programas de computadora tradicionales, las herramientas de IA pueden continuar aprendiendo con el tiempo, a medida que se vuelven disponibles nuevos datos o cuando los sistemas reciben retroalimentación adicional sobre la calidad de sus resultados.

Mientras que el descubrimiento científico solía depender de la capacidad humana para recopilar, observar y analizar evidencia, ahora los ordenadores son capaces de procesar grandes conjuntos de datos, identificar patrones y llevar a cabo experimentos digitales en una fracción del tiempo necesario por los humanos.

¿Cómo se ha utilizado?

La inteligencia artificial tiene la capacidad de identificar en tiempo real qué fuentes de energía renovable están disponibles en las áreas donde los consumidores las desean, optimizando así la correspondencia entre la demanda y la oferta de energías renovables por parte de los consumidores.

Además, en otros campos, la IA se está utilizando para investigar materiales capaces de recapturar efectivamente el carbono de la atmósfera, así como para modelar y predecir grandes inundaciones, ayudando a las agencias gubernamentales locales a prepararse mejor y responder a emergencias potenciales.

The Cool Down, una empresa de medios dedicada a ayudar a los consumidores a comprender mejor la crisis climática y las posibles soluciones, está programada para lanzar una herramienta de IA a principios de 2024. Esta herramienta será capaz de responder a las preguntas de los usuarios sobre cómo adoptar un estilo de vida más sostenible, según explicó Anna Robertson, cofundadora y jefa de contenido y asociaciones de la empresa.

La herramienta utilizará datos del sitio para identificar los temas climáticos más buscados por los consumidores, respondiendo preguntas como: “¿Qué puedo hacer con mis viejos jeans?” o “Quiero cambiar mi detergente, ¿por dónde debo empezar?”

“Parte del desafío es que el problema en sí mismo se ha vuelto tan abrumador y a menudo dominado por la tristeza y la desgracia, en lugar de enfocarse en las soluciones que están a nuestro alcance”, dijo Robertson a CNN. “Nuestro objetivo es hacer que sea más fácil para las personas tomar decisiones más sostenibles.”

Hay una desventaja considerable en este creciente poder computacional: la ejecución de modelos de inteligencia artificial consume una cantidad significativa de energía, y muchos centros de datos operan en regiones que todavía dependen en gran medida de los combustibles fósiles, advirtió You, de Cornell.

Además, los centros de datos a menudo requieren agua para enfriamiento, un recurso cada vez más escaso en algunas áreas donde se encuentran estos centros de cómputo, incluido el oeste de Estados Unidos.

Aunque, por el momento, la cantidad de energía utilizada para alimentar la IA es relativamente pequeña en comparación con el consumo de energía por parte del transporte o los edificios, You enfatizó que este consumo está creciendo rápidamente y requiere una atención cuidadosa antes de que se vuelva exponencial.

Un estudio realizado en octubre por el investigador holandés Alex de Vries estimó que, en el “peor escenario”, los sistemas de IA de Google eventualmente podrían consumir tanta electricidad como el país de Irlanda cada año, considerando una adopción generalizada de IA en su hardware y software actuales.

Ante esto, se aconseja a los desarrolladores “no solo centrarse en la optimización de la IA, sino también considerar críticamente la necesidad de usar la IA en primer lugar”, ya que no todas las aplicaciones se benefician igualmente de la IA y los beneficios no siempre superan los costos, concluyó el estudio.

Algunos operadores de centros de datos ya están comenzando a abordar estas preocupaciones.

Amazon Web Services (AWS), la división de computación en la nube del gigante del comercio electrónico, se ha comprometido a ser “positivo para el agua” para 2030, lo que implica “devolver más agua a las comunidades donde tenemos nuestra infraestructura de centros de datos de la que retiramos”, dijo el CEO Adam Selipsky en una entrevista con CNN en octubre.

En regiones como el estado estadounidense de Oregón, donde la sequía ha empeorado en los últimos años, AWS está proporcionando el agua utilizada para enfriar sus centros de datos a los agricultores locales para el riego, sin costo alguno.

Las empresas responsables de la construcción y operación de centros de datos para el procesamiento de cargas de trabajo de IA también pueden considerar la ubicación estratégica de estos centros en áreas donde el uso de recursos naturales sea menor, observó You.

Por ejemplo, si los centros de datos se establecen en regiones más frías del mundo, habrá una menor demanda de agua para enfriamiento. Escandinavia ha sido una opción popular para estos centros de datos debido a su disponibilidad de fuentes de energía renovables.

Los legisladores de todo el mundo, que en los últimos meses han prestado más atención a la regulación de la IA, deben considerar tanto los posibles beneficios de esta tecnología en la lucha contra el cambio climático como su impacto ambiental al elaborar regulaciones, agregó You.

“Los reguladores, los tomadores de decisiones y los formuladores de políticas realmente necesitan pensar en esto cuando miran el crecimiento de la industria [de la IA]”, enfatizó You. “El crecimiento de la industria no se trata solo del software, las herramientas y cosas por el estilo, sino también de cómo se operan estos centros de datos”.

Los expertos en tecnología también advierten sobre la importancia de hacer que la IA sea accesible en naciones de bajos ingresos, especialmente aquellas del Sur Global que están en primera línea de la crisis climática, pero que contribuyen menos a la contaminación global. Gupta espera abordar este problema a medida que expande el programa de ClimateAi.

“Cuando se trata de aplicar la IA al cambio climático, creo que apenas estamos rascando la superficie del potencial existente, tanto en términos del impacto que puede tener para las empresas como del impacto que puede tener en el mundo en general”, dijo Gupta.