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

Por otro lado, al otro lado del mundo, la empresa del Valle del Silicio, ClimateAi, está trabajando 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 emplea datos climáticos, información sobre el suelo y el suministro de agua de una región determinada para prever la viabilidad del cultivo a lo largo de los próximos años.

En 2021, Maharashtra, en 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 plantación 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 entonces alertó a los agricultores para que ajustaran sus estrategias de cultivo.

Adaptaciones

Los resultados fueron cruciales: los productores de tomate ajustaron sus estrategias comerciales, optando por variedades de semillas más resilientes al clima y modificando los tiempos de siembra de las semillas de tomate.

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

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

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

IA en la lucha contra el cambio climático

Durante años, los investigadores han considerado 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 de Cornell.

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

Tecnología que acelera el descubrimiento

La inteligencia artificial es un término general que engloba varias herramientas digitales entrenadas para desempeñar una amplia gama de tareas que antes requerían intervención humana.

Lo que estas tecnologías generalmente tienen en común es la habilidad 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 simulación.

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

Mientras el descubrimiento científico solía depender de la capacidad humana de recopilar, observar y analizar evidencias, ahora las computadoras son capaces de procesar grandes conjuntos de datos, identificar patrones y realizar experimentos digitales en una fracción del tiempo necesario para los humanos.

¿Cómo ha sido utilizada?

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 está siendo empleada 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 ante potenciales emergencias.

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 a preguntas como: “¿Qué puedo hacer con mis jeans viejos?” o “Quiero cambiar mi detergente, ¿por dónde debería empezar?”

“Parte del desafío es que el problema en sí se ha vuelto tan abrumador y muchas veces dominado por la tristeza y la desgracia, en lugar de enfocarse en las soluciones que están a nuestro alcance”, afirmó Robertson a CNN. “Nuestro objetivo es facilitar que las personas tomen 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 aún dependen en gran medida de combustibles fósiles, advirtió You, de Cornell.

Además, los centros de datos generalmente requieren agua para enfriarse, un recurso cada vez más escaso en algunas áreas donde están ubicados estos centros de computación, incluida el oeste de los 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 el transporte o los edificios, You señaló que este consumo está creciendo rápidamente y requiere 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 podrían eventualmente consumir tanta electricidad como el país de Irlanda cada año, considerando una adopción a gran escala de IA en su hardware y software actuales.

Ante esto, se aconseja a los desarrolladores “no solo concentrarse en la optimización de la IA, sino también considerar críticamente la necesidad de utilizar 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 “positiva 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”, afirmó el CEO Adam Selipsky en una entrevista con CNN en octubre.

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

Las empresas responsables de construir y operar 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 reducido, 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 elección 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 concentrado más atención en la regulación de la IA, deben considerar tanto los beneficios potenciales de esta tecnología en la lucha contra el cambio climático como su impacto ambiental al elaborar regulaciones, añadió 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, herramientas y similares, 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 la primera línea de la crisis climática, pero que contribuyen menos a la contaminación global. Gupta espera abordar esta cuestión a medida que expande el programa de ClimateAi.

“Cuando se trata de la aplicación de la IA al cambio climático, creo que solo estamos arañando 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”, afirmó Gupta.