“La IA puede tener el potencial de resolver algunos de nuestros mayores problemas, y estamos haciendo un llamado a los solucionadores de problemas más brillantes del planeta para que aporten sus ideas visionarias“. Lauren Sanchez, Vicepresidenta Earth Fund
Un mundo donde los avances tecnológicos brinden soluciones a los retos que plantea el cambio climático y adicionalmente generen rentabilidad para los inversores, ese es el sueño. Según datos de Naciones Unidas y de Goldman Sachs, en los últimos años se ha visto un incremento importante en las inversiones relacionadas con dos temas principalmente: cambio climático e inteligencia artificial.
Desde hace un tiempo actores del ecosistema de inversión (incluidos los fondos de capital de riesgo) han incursionado en estas temáticas, bien con subvenciones o con financiación directa; sin embargo, más recientemente han decidido apostar por la intersección entre estos dos grandes asuntos.
Esta aproximación es la que tomó el Earth Fund, creado por Jeff Bezos, que anunció el pasado 16 de abril el lanzamiento del Gran Desafío de Inteligencia Artificial para el Clima y la Naturaleza. El desafío otorgará hasta $100 millones de dólares para financiar en soluciones basadas en Inteligencia Artificial dirigidas a contener el cambio climático y la pérdida de la naturaleza.
El Gran Desafío, en su primera ronda, promoverá soluciones en tres áreas prioritarias: proteínas sostenibles, conservación de la biodiversidad y optimización de la red eléctrica. También incluirá una categoría “Wild Card” para ideas novedosas que se encuentren fuera de las áreas de interés. En la primera fase, se concederán hasta 30 subvenciones iniciales a ideas prometedoras de IA que aborden las áreas señaladas.
Hay gran expectativa por los avances que se presenten en cada materia, En el apartado de proteínas sostenibles, de acuerdo con la revista Nature, la Inteligencia Artificial tiene un gran potencial para el desarrollo y la adopción de alternativas a los productos de origen animal, facilitando el mapeo de combinaciones de proteínas vegetales para imitar las texturas y sabores; reducir los costes optimizando los medios de cultivo celular en laboratorio; el descubrimiento de cepas microbianas productivas y diseñar nuevas enzimas.
En materia de conservación de biodiversidad la IA está desempeñando un papel creciente,de acuerdo con el World Economic Forum, hoy en día ya se cuenta con aplicaciones para el monitoreo de hábitats, la protección de la vida silvestre, el análisis de datos y el reconocimiento de patrones.. Además, la IA se utiliza cada vez más en la toma de decisiones y formulación de políticas de conservación para acelerar las respuestas a amenazas emergentes, como la vigilancia de brotes de enfermedades.
Ahora bien, hoy contamos en el país con importantes esfuerzos planteados con Soluciones Basadas en la Naturaleza que se adelantan en diferentes regiones, se espera que los desarrollos de la IA amplíen las capacidades y complementen las herramientas, estamos hablando de modelos predictivos para estimar la distribución de especies y la idoneidad del hábitat, ayudando a identificar áreas de alta prioridad para la conservación; el uso de ADN ambiental (eDNA) para detectar especies elusivas y mejorar el monitoreo de la biodiversidad; y el desarrollo de algoritmos que analicen datos climáticos y variables ecológicas para modelar los impactos del cambio climático y mejorar la resiliencia ecológica.
Por su parte, la optimización de la red eléctrica es un tema de vital importancia. Según el MIT en su Technology review, el crecimiento de fuentes de energía renovable está complicando la gestión de las redes eléctricas en el mundo, contando con cada vez más pequeños generadores de electricidad variable, un clima cada vez más impredecible y una tecnología para almacenar energía aún en sus primeras etapas, equilibrar la oferta y la demanda se vuelve desafiante.
Para manejar esta complejidad, los operadores de red están recurriendo cada vez más a la IA para tomar decisiones informadas y predecir problemas potenciales; estudiar la integración de los vehículos eléctricos a la red, como demandantes de energía pero también siendo una potencial fuente de almacenamiento; y construyendo una especie de sistema de alertas temprana con la inspección y gestión de la infraestructura física o con un modelo del clima que permita prever los niveles de los embalses cuando lleguen fenómenos como El Niño. Adicionalmente, en países que aún no tengan la interconexión eléctrica plena, la podrían usar para determinar la mejor energía renovable, o combinación de generadores, a usar a partir de las características propias de cada región.
La Inteligencia Artificial es una herramienta potente, sus capacidades y los años de desarrollo e investigación que puede ahorrar para aportar a nuevas soluciones son increíbles, el futuro es promisorio sin duda. Sin embargo, es importante reflexionar sobre al menos dos implicaciones, en primer lugar la IA en sí misma tiene un impacto medioambiental, sobre todo en términos de consumo de energía y emisiones de carbono. Por lo tanto, es crucial adoptar prácticas de IA sostenibles, como las tres R (reubicar, redimensionar y rediseñar), para reducir la huella medioambiental de las tecnologías de IA.
En segundo, existe el riesgo de perpetuar sesgos que pueden perjudicar a comunidades o ecosistemas sobre los que no se tiene suficiente información. Por tanto, es crucial un entrenamiento adecuado del personal para entender qué tareas son apropiadas para la tecnología y cómo evitar posibles consecuencias negativas.
En conclusión, el cruce entre el cambio climático y la inteligencia artificial representa una oportunidad única para transformar la manera en que enfrentamos la crisis ambiental. Sin embargo, es crucial abordar de manera proactiva los desafíos que plantea la propia IA, desde su huella medioambiental hasta los posibles sesgos inherentes a sus algoritmos. Solo adoptando prácticas sostenibles y garantizando una capacitación adecuada, podemos aprovechar todo el potencial de esta tecnología para forjar un futuro más sostenible y equitativo.
