¿Cómo puede la IA contribuir a la lucha contra el cambio climático?
La IA no es una solución milagrosa, pero sí una tecnología habilitadora que puede aumentar la eficiencia, optimizar recursos y proporcionar capacidades predictivas a gran escala. Sus aplicaciones abarcan desde la modelización climática hasta la gestión de redes eléctricas inteligentes. Y es que la inteligencia artificial está revolucionando la manera en que entendemos y respondemos a los diferentes cambios de escenarios a cualquier nivel. Su capacidad para procesar enormes volúmenes de datos y detectar patrones invisibles al ojo humano la convierte en una aliada para la sostenibilidad.
1. Modelos climáticos más precisos
Tradicionalmente, los modelos climáticos dependen de simulaciones complejas que requieren potentes recursos computacionales. La IA puede acelerar estos procesos mediante modelos de aprendizaje automático que identifican patrones en grandes volúmenes de datos climáticos, mejorando la precisión de predicciones a corto y largo plazo. Los modelos de IA pueden analizar datos satelitales, sensores oceánicos y estaciones meteorológicas globales para crear predicciones climáticas más exactas. Esto permite a gobiernos y empresas anticipar eventos extremos como sequías, huracanes o inundaciones, facilitando la planificación de respuestas y la adaptación temprana.
2. Energías renovables y eficiencia energética
La integración de la IA en las redes eléctricas permite una mejor predicción de la oferta y demanda energética. En parques solares o eólicos, por ejemplo, los algoritmos pueden anticipar la producción energética en función de variables meteorológicas y ajustar dinámicamente el consumo, reduciendo el desperdicio y maximizando el uso de energías limpias.
3. Agricultura inteligente o de precisión
El sector agrícola en Europa es un pilar económico y social que contribuye al PIB con aproximadamente el 1,3%, genera un valor añadido de unos 234.000 millones de euros y garantiza la seguridad alimentaria a 450 millones de ciudadanos. Esta sucesión de datos no es más que el reflejo de la importancia que tiene este sector primario en nuestras vidas y en la economía. Sin embargo, afronta retos significativos, como el cambio climático, la competitividad global y una disminución del empleo rural, a la vez que se esfuerza por ser más sostenible y resiliente. El sector agrícola es una fuente significativa de emisiones, pero también es especialmente vulnerable al cambio climático. La IA puede optimizar el uso del agua (muy importante con las crisis hídricas que afrontamos los países del sur de Europa), fertilizantes y pesticidas mediante sensores e imágenes satelitales, reduciendo el impacto ambiental y mejorando la resiliencia de los cultivos.
4. Monitoreo de deforestación y biodiversidad
Con tecnologías como el aprendizaje profundo y el procesamiento de imágenes, es posible analizar datos satelitales en tiempo real para detectar cambios en los ecosistemas. Esto permite actuar con rapidez frente a la deforestación ilegal o la pérdida de hábitats clave para especies amenazadas.
5. Ciudades inteligentes y movilidad sostenible
Las ciudades consumen más del 70% de la energía global y son responsables de aproximadamente el mismo porcentaje de emisiones de carbono. La IA está transformando los entornos urbanos en ecosistemas más eficientes.
Los algoritmos de IA pueden optimizar rutas de transporte, reducir la congestión vehicular y mejorar la planificación urbana. Además, ayudan a modelar escenarios de emisiones y eficiencia energética en edificios, facilitando políticas públicas basadas en datos. Los edificios inteligentes equipados con sensores y algoritmos de IA pueden ajustar automáticamente la calefacción, ventilación e iluminación según la ocupación y las condiciones climáticas, reduciendo el consumo energético hasta en un 30%.
¿Cómo sacar el máximo partido a la IA para el cambio climático?
Para que la IA tenga un impacto real y positivo, es necesario un enfoque estratégico que maximice su potencial y minimice sus riesgos:
1. Datos abiertos y de calidad
El entrenamiento de modelos de IA requiere grandes cantidades de datos. Es fundamental promover el acceso abierto a datos climáticos, ambientales y sociales, así como fomentar estándares comunes de calidad y de privacidad para garantizar la seguridad de los datos.
2. Colaboración interdisciplinaria
Ingenieros, científicos climáticos, responsables políticos y comunidades locales deben trabajar juntos. La IA solo es efectiva si responde a necesidades reales y se integra de manera adecuada en el contexto socioeconómico.
3. Transparencia y ética
Es necesario que los sistemas de IA sean explicables, auditables y justos. Debemos evitar sesgos que puedan perjudicar a poblaciones vulnerables y asegurar que las soluciones tecnológicas no reproduzcan desigualdades que favorezcan ciudadanos de diferentes clases y niveles.
4. Minimizar la huella de carbono de la IA
El entrenamiento de grandes modelos consume recursos energéticos. Es necesario desarrollar algoritmos más eficientes y promover el uso de energías renovables en los centros de datos que los alojan. Para ello, es fundamental crear y trabajar en cluster que faciliten diferentes conocimientos e impulsen programas como el Programa Nacional de Algoritmos Verdes, iniciativa que forma parte de la Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial (ENIA), diseñada para impulsar el desarrollo de tecnologías sostenibles que contribuyan a la transición ecológica y la reducción de la huella de carbono.
5. Fomentar la innovación responsable
Apoyar a las empresas, startups, centros de investigación en proyectos que combinen IA y sostenibilidad como catalizadores de nuevas ideas y nuevos modelos de negocio. En esta línea es necesario dotarlo de financiación para poder impulsar políticas públicas e incentivos fiscales que aceleren este proceso porque si no habrá mucho Don, sin Din y ya tenemos experiencia en lo que queda este tipo de iniciativas, en barcos de papel navegando a la deriva.
