En el año 2023 la Inteligencia Artificial ha ganado popularidad mientras las facilidades que brinda se extienden entre la población mundial. Aunque ha estado presente en nuestra vida diaria desde hace ya varias décadas, en nuestros celulares y computadoras y otros sistemas tecnológicos, su reciente uso extensivo para crear simulaciones en imagen y video es uno de los temas en tendencia en la actualidad.
Con ello, han surgido varias preguntas, ¿cuáles son los riesgos que implican las nuevas tecnologías y cómo impactan en la vida natural? En esta ocasión te propongo pensar sobre la relación entre la IA y el medio ambiente.
Desde el cine y la literatura, por solo citar ejemplos, se ha plasmado el miedo colectivo a la tecnología en una especie de robot-fobia. Escenas donde las nuevas tecnologías dominan a la especie humana que es esclavizada por robots se repite en no pocas historias. Quizás por este miedo colectivo ante la popularización de la IA en los últimos tiempos surgen tantas preguntas sobre sus peligros.
Sin embargo, toda creación humana es fruto de ese inconsciente colectivo y nuestro estado evolutivo como especie, reflejando las ideas de nuestra mente en la realidad. Así, la responsabilidad del diseño y uso de las nuevas tecnologías termina recayendo nuevamente en nuestra responsabilidad personal como humanos.
Algoritmos verdes
Ya se habla de “algoritmos verdes” dentro del mundo de las IA. Y es que la confección de modelos más eficientes de gestiones de desechos, la previsión de fenómenos climatológicos, el manejo de fuentes de energía alternativa, el monitoreo de las emisiones de carbono o metano y, en general, modelos climáticos más precisos, son posibles gracias al desarrollo de la inteligencia artificial.
"La 'Green in AI' consiste en algoritmos que se crean de forma sostenible y consumen menos recursos en su gestación".
“La IA verde, o ´green AI´ es una forma de utilizar esta herramienta de manera que sea respetuosa con el medioambiente. La inteligencia artificial aplicada a los algoritmos verdes es un conjunto de sistemas cuya meta principal es interpretar todos los datos de una empresa y traducirlos de la forma más sostenible y menos contaminante para el planeta”, sostiene en un artículo en Infobae Fredi Vivas, Ingeniero Profesor con especialización en Big Data Analytics, CEO y fundador de RockingData y autor de los libros Invisible y ¿Cómo piensan las máquinas?.
Según el ingeniero existen dos maneras principales de aplicar los algoritmos verdes: la “Green in AI”, que consiste en algoritmos que se crean de forma sostenible, que consumen menos recursos en su gestación y que consiguen el mismo resultado, al tiempo que dejan una huella de carbono menor. Por otro lado está la “Green by AI”: algoritmos que generan un impacto sostenible. Son aquellos que relacionan la inteligencia artificial aprovechando su potencial para mejorar la sostenibilidad.
La huella de carbono de la IA
Sin embargo, existen otros enfoques que plantean peligros con respecto al uso de estas nuevas tecnologías y el cuidado del medioambiente. El foco de atención de sus detractores se centra en la alta demanda de energía que supone el desarrollo de esta tecnología en un planeta que aún depende en gran medida de combustibles fósiles.
Según la Agencia Internacional de Energía (AIE por sus siglas en inglés), los centros de datos demandan entre el 1% y el 1.5% del consumo global eléctrico, y en el caso de la inteligencia artificial se necesita aún más energía que en otros tipos de computación. En este sentido, un estudio citado en un artículo de la revista mexicana La Voz de Michoacán afirma que “el sector de la inteligencia artificial consumiría para el año 2027 tanta electricidad como un país del tamaño de Holanda”.
En una entrevista para el más reciente episodio de la serie AI IRL de “Bloomberg Originals”, Sims Witherspoon, responsable de acción climática de Google DeepMind, afirmó que “es totalmente verdad que la inteligencia artificial es una tecnología intensiva energéticamente”. Y agrega que “mientras no dispongamos de una red que se alimente íntegramente de energía limpia, dichas tecnologías producirán una huella de carbono”.
Sin embargo, el propio Witherspoon afirma que la IA puede ayudar también en múltiples formas al medioambiente: “La ecología y la biodiversidad son un área enorme en la que podemos utilizar la IA”. Así, uno de los proyectos de DeepMind, llamado Serengeti, pretende utilizar IA para detectar y etiquetar animales con el fin de ayudar a los investigadores a comprender los patrones de migración.
Además, a partir de los acuerdos tomados en la reciente cumbre del clima en Dubái, el Departamento de Energía de Estados Unidos anunció que financiaría iniciativas en inteligencia artificial para abordar el cambio climático.
Tres ejemplos del impacto positivo de la IA en el medioambiente
En el campo de los usos de la IA enfocados a la preservación del medioambiente podemos citar algunos ejemplos notables de buenas prácticas.
El análisis del medioambiente que realiza la sala de Situación del Medio Ambiente Mundial (WESR) es un ejemplo del uso de estas nuevas tecnologías a favor de la preservación de nuestro planeta. Este sistema procesa datos en tiempo real sobre el planeta, analizando múltiples factores que afectan la Tierra como la concentración de CO2 en la atmósfera, los cambios en la masa de los glaciares y la subida del nivel del mar.
"Un ejemplo del uso favorable de la IA para cuidar la Tierra es el seguimiento de la calidad del aire".
Por otro lado, el Observatorio Internacional de Emisiones de Metano (IMEO) utiliza los datos proporcionados por la IA sobre emisiones de metano a nivel mundial. Gracias a esta información, actualmente pueden tomarse acciones científicas y políticas al respecto para frenar el envío a la atmósfera de un gas mucho más contaminante aún que el CO2.
Por último, un ejemplo del uso favorable de la IA para cuidar la Tierra es el seguimiento de la calidad del aire a través del sistema global y regional de la vigilancia de la contaminación atmosférica (GEMS). Este sistema utiliza la IA para obtener información sobre el impacto de la calidad del aire en tiempo real y elaborar medidas de protección de la salud.
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