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 por igual 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 se presenta una visión más cercana de 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 IA enfocada en el clima. A pesar de ser relativamente nueva, estas tecnologías ya han realizado mejoras significativas, y su potencial va aún más allá. Aquí se presentan algunos de los principales beneficios de la IA en la sostenibilidad.

1. Realizar 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 diferentes cambios 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 detallada del medio ambiente y cómo podría cambiar a medida que se producen cambios en diferentes factores. 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 entonces sus objetivos según sea necesario. 

2. Revelar formas de reducir la huella de carbono

De manera similar, las perspectivas impulsadas por la IA pueden ayudar a las personas a reducir su huella 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 intrincados detalles 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. Luego, estas empresas pueden tomar mejores decisiones sobre la reducción de su huella de carbono, como electrificar sus flotas o utilizar energía renovable. Algunos estudios sugieren que el uso de 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 sus 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. La energía eólica y solar no producen emisiones dañinas, pero no generan energía las 24 horas del día, y el almacenamiento de energía es complicado. El consumo de energía también está aumentando, con EE. UU. 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 fuentes renovables y la demanda de edificios cercanos. Luego, pueden enviar diferentes niveles de electricidad a áreas distintas, satisfaciendo diversas necesidades de energía 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 nuevas granjas eólicas o solares. Estas perspectivas pueden ayudar a proporcionar la mayor cantidad posible de energía renovable con la menor infraestructura, reduciendo los costos de materiales y la destrucción de hábitats.

Desventajas del uso de 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 se presentan las desventajas más significativas de la IA para el medio ambiente.

1. Consumo de energía

La mayor salvedad al utilizar 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 uso más intenso de la IA a menudo genera más emisiones dañinas.

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 mientras tanto, 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 computadora requiere metales de tierras raras, y la minería de estos tiene un impacto negativo 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 respetuosa con el medio ambiente. 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 lleva 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 respecto a sus necesidades de energía y recursos.