Empresas de Ciencia de Datos Utilizan IA Para Proteger el Medio Ambiente y Combatir el Cambio Climático

A medida que las naciones de la Tierra intentan inventar e implementar soluciones a la creciente amenaza del cambio climático, prácticamente todas las opciones están sobre la mesa. Invertir en fuentes de energía renovable y reducir las emisiones en todo el mundo son las estrategias dominantes, pero la utilización de la inteligencia artificial puede ayudar a reducir el daño causado por el cambio climático. Según informa Live Mint, los algoritmos de inteligencia artificial pueden ayudar a los conservacionistas a limitar la deforestación, proteger a las especies vulnerables de animales del cambio climático, combatir la caza furtiva y monitorear la contaminación del aire.

La empresa de ciencia de datos Gramener ha empleado el aprendizaje automático para ayudar a obtener estimaciones del número de colonias de pingüinos en todo el Antártico analizando imágenes tomadas por trampas de cámara. El tamaño de las colonias de pingüinos en el Antártico ha disminuido dramáticamente en el transcurso de la última década, afectado por el cambio climático. Para ayudar a los grupos de conservación y científicos a analizar los datos de imágenes de pingüinos antárticos, Gramener empleó redes neuronales convolucionales para limpiar los datos, y una vez que los datos estuvieron limpios, se implementaron a través de la máquina virtual de ciencia de datos de Microsoft. El modelo desarrollado por Gramener utiliza la densidad de pingüinos en las imágenes capturadas para lograr estimaciones de poblaciones de pingüinos de manera más rápida y confiable. Gramener también utilizó técnicas similares para estimar las poblaciones de salmón en varios ríos.

Según informa LiveMint, hay otros proyectos de conservación de animales que también utilizan la IA, como el Proyecto de Escucha de Elefantes diseñado por Conservation Metrics. Las poblaciones de elefantes en todo África han sufrido debido a la caza furtiva ilegal. El proyecto utiliza algoritmos de aprendizaje automático para identificar las vocalizaciones de los elefantes, distinguiéndolas de los sonidos hechos por otros animales. Al entrenar modelos de aprendizaje automático para reconocer patrones de sonido únicos y luego utilizar datos de sensores distribuidos en todo el hábitat de los elefantes, los investigadores pueden desarrollar un sistema que alerta a las autoridades sobre la posible caza furtiva o deforestación. Pueden tener un sistema que escuche cosas como vehículos, sonidos o armas, y si se detectan estos sonidos, se pueden enviar alertas a las autoridades.

Los algoritmos de aprendizaje automático también se pueden utilizar para predecir el daño que pueden causar eventos climáticos severos como tormentas y ciclones tropicales. Por ejemplo, IBM ha producido un nuevo modelo de previsión atmosférica de alta resolución destinado a rastrear eventos climáticos potencialmente dañinos.

Jaspreet Bindra, autor de The Tech Whisperer y experto en transformaciones digitales explicó a LiveMint que el aprendizaje automático es necesario para mantenerse al día con los cambios causados por el cambio climático. Bindra explicó:

“El calentamiento global ha cambiado la forma en que se realiza la modelización del clima. Utilizar la IA/ML es muy importante, ya que hará que las cosas sucedan más rápido. Todo esto requerirá mucha potencia de cómputo y, en el futuro, los computadores cuánticos podrían desempeñar un papel importante”.

Blue Sky Analytics, con sede en Gurugram, India, es otro ejemplo de utilización de algoritmos de aprendizaje automático para proteger el medio ambiente. Una aplicación desarrollada por Blue Sky Analytics se utiliza para monitorear las emisiones industriales y la calidad del aire en general. Los datos se recopilan y analizan a través de datos satelitales y sensores a nivel de suelo.

Se requiere una gran cantidad de potencia de cómputo para analizar y comprender los efectos ambientales de problemas como el cambio climático, la caza furtiva, la contaminación. La Universidad de Berkeley está tratando de acelerar la investigación mediante la externalización de la computación de datos ambientales utilizando teléfonos inteligentes y PCs. El proyecto de externalización se llama BOINC (Berkley Open Infrastructure for Network Computing). Los que desean ayudar en el análisis de datos externalizados solo tienen que instalar el software BOINC en un dispositivo elegido, y cuando ese dispositivo no esté siendo utilizado, los recursos de CPU y GPU disponibles se utilizarán para realizar cálculos.