Tensiones de la lucha contra el cambio climático con la IA

El cambio climático es uno de los problemas más sustanciales que enfrenta el mundo hoy en día. Solo tiene sentido que las personas utilicen una de las tecnologías más disruptivas, la IA, para luchar contra él.

Investigadores, empresas y gobiernos han aplicado la IA de manera extensiva en la lucha contra el cambio climático. Sin embargo, mientras que esto ha mostrado algunos resultados impresionantes, sus desventajas ambientales también se han vuelto más claras. Aquí hay una mirada más cercana a los beneficios y desventajas de utilizar la IA para abordar el cambio climático.

Beneficios de la lucha contra el cambio climático con la IA

El mundo ha invertido cientos de millones de dólares en la IA enfocada en el clima. A pesar de ser relativamente nueva, estas tecnologías ya han hecho mejoras significativas, y su potencial va aún más allá. Aquí hay algunos de los beneficios principales de la IA en la sostenibilidad.

1. Hacer predicciones climáticas precisas

Los esfuerzos de sostenibilidad efectivos requieren una comprensión del medio ambiente y cómo está cambiando. Las herramientas de investigación de la IA pueden ayudar a proporcionar eso. Los motores de análisis de datos avanzados pueden ofrecer información sobre varios ecosistemas y cómo los cambios diferentes podrían afectarlos.

Los investigadores utilizan la IA para caracterizar fuentes de contaminación, estimar la exposición a contaminantes, predecir niveles de toxicidad y más. Esta información proporciona una imagen más profunda del medio ambiente y cómo podría cambiar a medida que diferentes factores cambian. Las empresas pueden utilizar esta información para tomar decisiones más verdes, y los gobiernos pueden utilizarla para tomar decisiones legislativas más informadas.

Las predicciones de la IA pueden mostrar cómo las iniciativas de sostenibilidad podrían impactar el medio ambiente. Las agencias globales podrían ajustar sus objetivos según sea necesario.

2. Revelar formas de reducir las huellas de carbono

De manera similar, las perspectivas impulsadas por la IA pueden ayudar a las personas a reducir sus huellas de carbono. Algunas fuentes de emisiones son obvias, pero puede ser difícil comprender la escala completa de la producción de una empresa, especialmente cuando se consideran las fuentes indirectas. La IA puede revelar los ins y outs de estos elementos y sugerir cambios efectivos.

Los algoritmos de la IA pueden analizar todas las fuentes de emisiones directas e indirectas de una empresa y catalogarlas según su tamaño y potencial de cambio. Estas empresas pueden tomar entonces decisiones mejores sobre la reducción de sus huellas de carbono, como electrificar sus flotas o utilizar energía renovable. Algunos estudios sugieren que utilizar la IA de esta manera puede reducir las emisiones en 5,3 gigatones para 2030.

Las mejoras a pequeña escala también pueden ayudar. Por ejemplo, algunas empresas de logística utilizan la IA para optimizar las rutas que toman los camiones de entrega. Como resultado, viajan menos distancia, reduciendo las emisiones relacionadas con el transporte.

3. Optimizar la energía renovable

La IA también puede ayudar a aprovechar al máximo las fuentes de energía renovable. El viento y el sol no producen emisiones nocivas, pero no generan energía las 24 horas del día, y el almacenamiento de energía es complicado. El consumo de energía también está aumentando, con Estados Unidos consumiendo 13 veces más electricidad en 2020 que en 1950, agregando más complicaciones. La IA puede ayudar.

Las redes inteligentes impulsadas por la IA pueden analizar la generación de energía en tiempo real de las fuentes renovables y la demanda de los edificios cercanos. Luego pueden enviar diferentes niveles de electricidad a áreas diferentes, satisfaciendo necesidades de energía diversas mientras se minimiza el desperdicio de energía. De esta manera, las fuentes renovables pueden proporcionar energía de manera más confiable.

Los algoritmos inteligentes también pueden analizar varios factores para encontrar ubicaciones ideales para nuevos parques eólicos o solares. Estas perspectivas pueden ayudar a proporcionar la mayor cantidad de energía renovable posible con la menor infraestructura, reduciendo los costos de materiales y la destrucción de hábitats.

Desventajas de utilizar la IA para luchar contra el cambio climático

Tan beneficioso como puede ser la IA en la lucha contra el cambio climático, también conlleva algunas preocupaciones por sí misma. Aquí están las desventajas más significativas de la IA para el medio ambiente.

1. Consumo de energía

La mayor salvedad con el uso de la IA para proteger el medio ambiente es el enorme requerimiento de energía de esta tecnología. Los estudios han encontrado que entrenar un solo modelo de aprendizaje automático puede emitir más de 626,000 libras de emisiones de carbono, comparable a la producción de toda la vida de cinco automóviles.

Ejecutar los cálculos avanzados que se encuentran en los algoritmos de la IA requiere una infraestructura de computación extensa. Estos computadores consumen mucha energía, y la mayoría de la electricidad hoy en día proviene de combustibles fósiles. Como resultado, un mayor uso de la IA a menudo genera más emisiones nocivas.

La transición a la energía renovable ayudaría a abordar este problema, pero eso llevará tiempo. Algunos expertos temen que el aumento del uso de la IA creará una mayor demanda de combustibles fósiles en el meantime, contrarrestando cualquier cambio positivo que traiga.

2. Dependencia de metales de tierras raras

Los centros de datos que respaldan los procesos de la IA también contribuyen a la actividad minera perjudicial para el medio ambiente. El hardware de la computadora requiere metales de tierras raras, y la minería de estos tiene un impacto en el medio ambiente.

Cada tonelada de tierras raras minadas también produce 12,000 metros cúbicos de gases de desecho, 75 metros cúbicos de aguas residuales y una tonelada de material radiactivo. Este desecho, especialmente el residuo radiactivo, puede filtrarse en el ecosistema circundante y amenazar la vida silvestre y las fuentes de agua. El equipo de minería también suele depender de motores diésel que producen emisiones.

El mundo necesita abordar la minería de tierras raras si la IA ha de ser verdaderamente ecológica. Eso significa encontrar materiales alternativos o desarrollar procesos más sostenibles.

La IA tiene una relación complicada con el medio ambiente

La IA puede ser una de las mejores herramientas de la humanidad en la lucha contra el cambio climático, pero también conlleva una huella sustancial por sí misma. Los investigadores y las organizaciones necesitan abordar esta relación complicada para aprovechar al máximo esta tecnología. La IA podría llevar al mundo a un futuro más sostenible, pero solo si algo cambia con sus necesidades de energía y recursos.