La Inteligencia Artificial y el Reto Climático

Artículo publicado en la revista Ethic en enero de 2022

Sin duda, el potencial de la Inteligencia Artificial (IA) para ayudar a abordar la emergencia climática es incuestionable. De hecho, me atrevería a afirmar que no podremos combatir el cambio climático sin la ayuda de la IA.

La Inteligencia Artificial (IA) es la disciplina dentro de la ingeniería o la informática dedicada a la construcción de sistemas computacionales –no biológicos—inteligentes, tomando como referencia la inteligencia humana. Aunque existe como disciplina desde los años 50, ha sido en los últimos 15 años en que ha adquirido gran protagonismo en nuestra sociedad, gracias a la confluencia de 3 factores: la existencia de ingentes cantidades de datos (Big Data), la disponibilidad de grandes capacidades de computación a bajo coste y el desarrollo de modelos complejos de aprendizaje –inspirados en las redes neuronales de los años 50– llamados modelos de aprendizaje profundo que, entrenados con muchos datos y aprovechando las grandes capacidades de computación, están en el corazón de los servicios digitales que utilizamos en nuestro día a día, y de los coches, ciudades, hogares y móviles inteligentes.

La intersección entre los datos, la Inteligencia Artificial y el Bien Social es rica y está llena de oportunidades. Sin duda, el potencial de la Inteligencia Artificial (IA) para ayudar a abordar la emergencia climática es incuestionable. De hecho, me atrevería a afirmar que no podremos combatir el cambio climático sin la ayuda de la IA.

Métodos de IA basados en el aprendizaje automático –y especialmente basados en redes neuronales profundas– nos permiten modelar el clima y el tiempo, identificar patrones y hacer predicciones precisas de los cambios en la temperatura global a partir del análisis grandes cantidades de datos meteorológicos y climáticos multidimensionales. Además de utilizarse para construir predicciones y modelos climáticos más precisos, los métodos de IA también se pueden aplicar para mejorar los sistemas de modelado meteorológico de última generación al permitir, por ejemplo, la detección y separación del ruido en las observaciones climáticas o el etiquetado automático de los datos climáticos.

Los fenómenos meteorológicos extremos –como huracanes, tormentas intensas, inundaciones…– están aumentando en frecuencia e intensidad debido al cambio climático. La IA también ha demostrado ser un valioso aliado para predecir estos fenómenos meteorológicos extremos y su impacto, como lluvias intensas, granizo, incendios forestales, inundaciones y terremotos, y para permitir una respuesta más eficiente y rápida ante los desastres naturales. Drones autónomos (guiados por la IA) pueden utilizarse para prevenir incendios, o para buscar supervivientes en inundaciones y terremotos. En este ámbito, el proyecto de Inteligencia Artificial para la Respuesta a Desastres (IADR) en QCRI en Qatar proporciona una herramienta online gratuita que analiza los mensajes de las redes sociales relacionados con emergencias, crisis humanitarias y desastres. Utiliza técnicas de IA para etiquetar automáticamente miles de mensajes por minuto, actuando como un sistema de alerta temprana.

Más allá de la aplicación directa de técnicas de Inteligencia Artificial para modelar y predecir el clima, los métodos de IA pueden aplicarse a industrias o sectores que tienen un impacto ambiental negativo para permitir la reducción de emisiones de gases de efecto invernadero (GEI). Según un informe encargado por Microsoft a PwC, el uso de IA en casos de uso relacionados con el medio ambiente podría contribuir hasta 5.200 millones de dólares a la economía global para el 2030 y reducir las emisiones de gases de efecto invernadero en un 4%, lo que equivale a la estimación de 2030. emisiones anuales de Japón, Canadá y Australia combinados.

También nos apoyamos en técnicas de IA para conseguir energías renovables (solar, eólica…) más eficientes gracias a la predicción tanto de la meteorología como de la demanda energética. Y no olvidemos que es imposible tener una red energética inteligente (smart grid) sin la ayuda de la IA.

Existen importantes programas institucionales públicos y privados destinados a explorar el uso de la IA para ayudar a combatir el cambio climático. Por ejemplo, la Agencia Espacial Europea ha lanzado el Digital Twin Earth Challenge para acelerar la identificación de soluciones para predecir el impacto del cambio climático. El Laboratorio Europeo de Aprendizaje y Sistemas Inteligentes (ELLIS), una de las asociaciones de Inteligencia Artificial líderes en Europa, ha lanzado un programa de investigación de IA para las ciencias de la tierra y el clima con el objetivo de “modelar y comprender el sistema terrestre a través de métodos de aprendizaje automático”. En el sector privado, la mayoría de las empresas de tecnología han lanzado iniciativas destinadas a utilizar la IA para ayudar a combatir el cambio climático, como elementAI, Microsoft, Facebook o Google.

Pero el impacto da la IA en el clima no es solo positivo. Desgraciadamente, el despliegue masivo de sistemas de IA contribuye de manera significativa a las emisiones de gases de efecto invernadero (GEI), dadas las altas necesidades energéticas de los métodos actuales basados en datos por varios factores: en primer lugar, debido al consumo de energía causado por los centros de datos –entendiendo que los datos son un elemento clave en el desarrollo de sistemas de IA. De hecho, un informe de la Comisión Europea estima un crecimiento del 28% en el consumo de energía de los centros de datos en Europa entre 2018 y 2030; en segundo lugar, a causa del consumo energético debido al entrenamiento de modelos complejos de IA a partir de los datos. Un estudio reciente encontró que la huella de carbono de entrenar solo un modelo de aprendizaje profundo de última generación para realizar tareas de procesamiento del lenguaje natural es equivalente a la cantidad de CO2 que un estadounidense promedio produce en dos años; y en tercer lugar, por el creciente consumo energético debido al uso de modelos de IA en el mundo real, lo que representa del 80 al 90% del costo de las redes neuronales, según NVIDIA.

Vivimos en una época de prosperidad, pero también nos enfrentamos a tremendos desafíos globales que amenazan nuestra propia existencia como especie, desde la pobreza y el hambre hasta la destrucción de ecosistemas enteros y el cambio climático. Abordar eficazmente estos desafíos requiere un compromiso ambicioso y coordinado de la mayoría de las naciones del mundo. La Inteligencia Artificial (IA) –y específicamente los métodos de IA basados en datos– tiene el potencial de ayudarnos a abordar estos retos. Dado que no disponemos de un planeta B, les invito a unirse mi causa: el desarrollo de una IA por y para el planeta. Es una oportunidad que no podemos ni debemos desaprovechar.