Garcés Rivero / Madrid / Imágenes: Terabithia Stock
Las estimaciones actuales prevén que sólo un 17% de las metas de la Agenda 2030 se alcanzarían antes de su fecha límite. Por suerte, para acelerar los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS), la inteligencia artificial (IA) y la banda ancha, utilizados de forma responsable, podrían alcanzar el 24% de los ODS por sí solas. Aunque hay estudios que elevan ese porcentaje: puede facilitar el cumplimiento del 79, es decir, influir positivamente en 134 objetivos «generalmente a través de una mejora tecnológica, que puede ayudar a superar ciertas limitaciones actuales», según el informe ‘The role of artificial intelligence in achieving the Sustainable Development Goals’, publicado por Nature. En concreto, para el grupo de ODS relacionado con el medio ambiente como acción climática, vida submarina y vida terrestre, identifica 25 objetivos (93 %) para los cuales la IA podría actuar como facilitador. Así, los beneficios de la IA podrían abarcar desde respaldar la comprensión sobre el cambio climático y la modelización de sus posibles impactos; apoyar a los sistemas energéticos bajos en carbono, con una alta integración de las energías renovables y la eficiencia energética; preservar y mejorar la salud de los ecosistemas, empleando para ello algoritmos que permitan detectar, por ejemplo, posibles fugas de petróleo o la utilización de redes neuronales y técnicas orientadas a objetivos, para identificar tendencias de desertificación en grandes áreas. De hecho, la IA ya se está aplicando en áreas clave como la mitigación del cambio climático, la gestión de recursos naturales, la protección de la biodiversidad y la innovación sostenible para lograr cadenas de valor más verdes.
Órgano consultivo sobre IA
La reciente creación del Órgano Consultivo sobre IA de las Naciones Unidas se une a la tendencia mundial de aprovechar el aprendizaje automático para encontrar soluciones a desafíos comunes. Para Simon Stiell, secretario ejecutivo de la oficina de Cambio Climático de Naciones Unidas, no hay lugar a dudas: «Cada vez hay más pruebas de que la inteligencia artificial puede ser un instrumento inestimable para hacer frente al cambio climático. Aunque seguimos siendo conscientes de los retos y riesgos asociados a la IA, el Gran Desafío a la Innovación es un prometedor paso adelante para aprovechar el poder de la inteligencia artificial y empoderar a las y los innovadores de los países en desarrollo».
Gracias a la Inteligencia Artificial se han puesto en marcha aplicaciones que predicen con exactitud cada vez mayor el tiempo, rastrean icebergs, facilitan el reciclaje de residuos, detectan plástico en el océano, identifican focos de contaminación o mejoran las prácticas agrícolas en función de la estacionalidad, las lluvias y el calor
La IA ofrece capacidades inéditas para procesar, contextualizar, interrelacionar y aplicar volúmenes enormes de datos, extraer conocimientos esclarecedores, mejorar modelos predictivos y, por tanto, ofrecer información de calidad sobre los pasos a seguir en cada parámetro relcionado con el calentamiento global y el deterioro de la biosfera. También para ayudar a comunidades y autoridades a crear estrategias eficaces de adaptación y mitigación y sobre todo para anticiparse y prevenir catástrofes. Y con un coste relativamente reducido en países en vías de desarrollo que hasta hace poco no tenían acceso a tecnología de este tipo.
Por ejemplo, varias agencias de la ONU apoyan a comunidades vulnerables africanas de Burundi, Chad y Sudán a través de un proyecto basado en IA para investigar cambios ambientales pasados que han forzado éxodos de población —y elaborar proyecciones de futuro—, que sirvan de base a medidas de adaptación y la acción anticipatoria para luego integrarla en programas humanitarios. Sobre el terreno, la mejora del proceso de datos puede ser revolucionaria. Por ejemplo, la aplicación ‘MyAnga’ ayuda a los pastores kenianos a prepararse para la sequía. Con datos provenientes de estaciones meteorológicas y satélites alrededor del mundo, disponibles en sus dispositivos móviles, estos ganaderos —en ocasiones trashumantes— pueden planear con antelación sus movimientos, gestionar mejor su ganado y ahorrarse largas distancias de búsqueda de pastos verdes.
Proyecto FloodNet
Las inundaciones y riadas por lluvias torrenciales ya son frecuentes en todos los continentes. El proyecto llamado FloodNet (utiliza IA para analizar imágenes satelitales y predecir inundaciones en tiempo real) utiliza algoritmos de aprendizaje profundo para analizar imágenes de ríos y otros cuerpos de agua, y predecir la probabilidad y gravedad de las inundaciones en función de factores como el nivel del agua, su velocidad del agua y la orografía. La tecnología CoastalDEM utiliza IA para crear mapas de elevación de alta resolución de áreas costeras, combinando imágenes satelitales con algoritmos de aprendizaje automático para identificar y corregir errores en los datos de elevación y crear mapas más precisos de las regiones costeras. Esta es muy útil para identificar áreas con riesgo potencial de inundaciones o erosión catastrófica debido al aumento del nivel del mar y, así, desarrollar estrategias de adaptación específicas para proteger a las comunidades e infraestructuras vulnerables. La empresa de Sao Paulo Sipremo utiliza la IA para predecir dónde y cuándo ocurrirán los desastres climáticos, y qué tipo serán.
Las tecnologías DeepSD (Deep Learning for Spatiotemporal Data) o Climate Informatics Toolbox —ya accesibles—, proporcionan herramientas de aprendizaje automático para analizar datos de modelos climáticos. Punteros sistemas de modelado y proyección climática habilitados por IA incluyen Google Earth Engine, Climate.ai, IBM Watson y Microsoft Azure, entre otros muchos, compatibles o complementarios entre sí en muchas ocasiones. El proyecto SeaClear2.0, financiado con fondos comunitarios, desarrolla el primer sistema robótico autónomo de IA artificial capaz de encontrar y retirar residuos del fondo del océano que desplegará una flota de robots inteligentes para identificar primero y eliminar, o clasificar después, los desechos marinos. Igualmente The Ocean Cleanup está utilizando la IA y otras tecnologías para ayudar a eliminar la contaminación por plásticos del océano.
Para proteger, al tiempo, la biodiversidad marina, porque la acción para alcanzar los ODS ha de hacerse de forma global y coordinada. Por ejemplo, el proyecto PLOME (Next Generation), está trabajando para desarrollar una plataforma no invasiva y modular para recabar datos imprescindibles para que la comunidad científica pueda supervisar, monitorear y gestionar los ecosistemas marinos de forma más eficiente. Permite la monitorización remota, sin necesidad de intervención humana, una vez que los sistemas y elementos tecnológicos (estaciones fijas, vehículos submarinos, boyas en superficie) se han ubicado en el fondo oceánico, durante un periodo prolongado y comunicaciones en tiempo real que facilitan el seguimiento del estado de cada ecosistema.
Son un buen complemento de otros programas, como CoastalAI, que simula los efectos del aumento del nivel del mar por el derretimiento de los polos en la infraestructura costera de Estados UNIDOS, clasificando algoritmos de aprendizaje automático para analizar grandes conjuntos de datos sobre clima e infraestructuras y llegar a predecir cómo se verán afectados no sólo los puertos y las costas, sino también carreteras, puentes y edificios. Además, este sistema puede recomendar la construcción de diques marinos u otras barreras protectoras, o la reubicación de infraestructuras vulnerables en zonas más seguras.
Icebergs a la deriva
Este calentamiento global provoca un mayor número de desgajamientos de grandes bloques de hielo de la banquisa ártica. Pero ya existe IA entrenada para medir los cambios en los icebergs (deplazamiento, dirección, volumen, peligrosidad para la navegación, efectos en los biotopos oceánicos) 10.000 veces más rápido de lo que podría hacerlo un ser humano. Esto ayudará a los científicos a comprender, además, cuánta agua de deshielo liberan los icebergs en el océano. Científicos de la Universidad de Leeds (Reino Unido), y la Agencia Espacial Europea, certifican que su IA ya es capaz de cartografiar también grandes icebergs antárticos mediante satélite en tan sólo una centésima de segundo.
Mapeando la deforestación
Space Intelligence, empresa con sede en Edimburgo (Escocia), afirma estar trabajando en más de 30 países y haber mapeado más de un millón de hectáreas de terreno desde el espacio utilizando datos de satélite para medir el proceso de degradación de las masas forestales. Esta información se puede utilizar para fundamentar las decisiones políticas sobre restauración ambiental y orientar los esfuerzos de adaptación y mitigación del cambio climático.