¿Qué papel juega la inteligencia artificial en el logro de la sostenibilidad?

Aprendizaje automático es un subconjunto de inteligencia artificial (AI) que, en el momento de escribir este artículo, tiene poco que ver con el cambio climático o nuestros esfuerzos para combatir el desperdicio excesivo. Sin embargo, muchos predicen que eso está a punto de cambiar. Los desarrollos recientes en el aprendizaje automático tienen un valor social genuino: los médicos ahora usan aprendizaje automático para hacer diagnósticos más precisos, y los automóviles autónomos se están generalizando cada vez más. El aprendizaje automático continúa transformando las industrias y, si lo utilizamos correctamente, se convertirá en una herramienta vital en nuestros esfuerzos por llevar una vida mejor y más sostenible.

El problema, sin embargo, es que muchos de nosotros no sabemos qué es el aprendizaje automático y no podemos imaginar realmente cómo podría ser un futuro liderado por la IA. Sabemos lo que significa colocar el material reciclable en los contenedores correctos y solo tenemos que encender las noticias para ver el impacto directo del exceso de residuos. Pero, ¿qué es el aprendizaje automático? ¿Y cómo puede ayudarnos? reducir gasto y las emisiones? 

E-Waste y su efecto en nuestro mundo

Los desechos electrónicos son un subproducto perturbador de nuestra mundos en rápida evolución impulsados ​​por la tecnología. Cuando un producto electrónico se rompe o se considera que ha dejado de ser útil, se convierte en basura electrónica. Cada teléfono, computadora portátil, producto para el hogar o producto electrónico que tiramos se suma a la pila ya asombrosa de desechos electrónicos que se encuentran en los vertederos.  

Un estudio reciente de la ONU estimó que, solo en 2019, desechamos 50 millones de toneladas de desechos electrónicos, pero solo reciclamos alrededor de 10 millones de toneladas métricas. El problema de los desechos electrónicos está claramente fuera de nuestro control y presenta una amenaza significativa para el medio ambiente y las poblaciones humanas vulnerables en todo el mundo. Simplemente, necesitamos soluciones inteligentes que sean capaces de lidiar con el creciente problema de los desechos electrónicos. Muchos creen que esas soluciones vendrán de la inteligencia artificial. tecnologías que son capaces de computar y analizar las cantidades masivas de datos involucrados en los desechos electrónicos. 

Definición de IA + aprendizaje automático

Para aquellos de nosotros menos familiarizados con inteligencia artificial y aprendizaje automáticoQuizás sea útil dar un paso atrás y proporcionar algunas definiciones. 

Inteligencia Artificial

Nils J. Nilsson define la IA como “aquella actividad dedicada a hacer que las máquinas sean inteligentes, y la inteligencia es esa cualidad que permite a una entidad funcionar adecuadamente y con previsión en su entorno”.

En otras palabras, la IA es el uso de sistemas informáticos para generar inteligencia que imita, y en ocasiones supera, el pensamiento humano. Más específicamente, la utilidad de la IA radica en el hecho de que las computadoras son capaces de almacenar y analizar cantidades masivas de datos de manera más eficiente que los humanos. Como tal, la IA es más adecuada para completar tareas que involucran grandes cantidades de datos: un ser humano no puede filtrar 50 millones de toneladas de desechos electrónicos al año, pero una IA correctamente programada ciertamente puede hacerlo. 

Aprendizaje automático (Machine learning & LLM) 

El aprendizaje automático es un subcampo de la IA que imita el aprendizaje humano. Así como aprendemos cosas a través de prueba y error, el aprendizaje automático requiere la entrada de datos para aprender. Estos datos se recopilan a través de etiquetado de datos. Lo bueno del aprendizaje automático es que no requiere un ser humano en cada paso: cuando se realiza correctamente, el aprendizaje automático permite que las computadoras aprendan y se adapten por sí mismas. Esto es útil porque significa que las computadoras, que pueden procesar rápidamente grandes cantidades de datos de manera más eficiente que los humanos, pueden aprender y responder a entradas variadas para crear soluciones que se basen en grandes volúmenes de datos. 

La científica informática Hilary Mason enfatiza que El valor real del aprendizaje automático es que “nos da la capacidad de aprender cosas sobre el mundo a partir de grandes cantidades de datos que nosotros, como seres humanos, no podemos estudiar ni apreciar”. Mason también explica que el desafío del aprendizaje automático no consiste simplemente en crear programas, sino en encontrar formas de aplicar de manera efectiva el aprendizaje automático al mundo real y todos sus problemas caóticos e impredecibles. 

En lo que respecta a los problemas impredecibles y caóticos, el cambio climático es una especie de jefe final. Como tal, requiere ingenieros de software que se especialicen en el subcampo del aprendizaje automático. Ingenieros de aprendizaje automático varían ligeramente de los ingenieros de software, ya que deben adoptar enfoques multidisciplinarios para la ciencia de datos. Simplemente, los ingenieros de aprendizaje automático deben considerar el mundo real que existe más allá del programa y deben encontrar formas de adaptarse para satisfacer las demandas de la sociedad. 

El papel vital del aprendizaje automático en la reducción de los desechos electrónicos

El aprendizaje automático ya se está aplicando a sostenibilidad proyectos Gigantes tecnológicos como Google e IBM están utilizando IA para reducir el impacto general de sus operaciones en el medio ambiente y ahora están aprovechando los modelos de IA para defensor del desarrollo sostenible. 

En el esfuerzo por reducir nuestros desechos electrónicos y crear futuros más sostenibles, está claro que necesitamos IA inteligente que sea capaz de identificar y clasificar con precisión los 50 millones de toneladas de desechos electrónicos que desechamos anualmente. Como tal, existe un interés creciente en la creación de programas de aprendizaje automático para abordar los desechos electrónicos. Estos desarrollos, al unísono con otras tecnologías interesantes como la realidad aumentada — aumentará la eficacia general de nuestros esfuerzos para reciclar una mayor proporción de desechos electrónicos. 

La IA y el aprendizaje automático se pueden aprovechar en proyectos de reciclaje a gran y pequeña escala. Las empresas ya están desarrollando IA para la gestión de residuos capaz de clasificar los desechos al doble de la velocidad de los humanos. En una escala más pequeña, los contenedores de basura que contienen tecnologías de reconocimiento de IA se están probando actualmente a nivel internacional, y en Bournemouth, Reino Unido, el “Deja Solo Huellas” utiliza drones para recopilar datos esenciales para la IA de gestión de residuos.

Mirando hacia el futuro

Por el momento, reducir nuestros desechos es un componente vital en la lucha contra el cambio climático y la reducción del daño ambiental. Pero, con nuevas tecnologías de reducción de residuos en fase de prueba y llevado a un uso generalizado, podemos sentir cierta esperanza de que el esfuerzo por reducir los desechos y revertir el cambio climático avance más allá de la responsabilidad individual y los contenedores de reciclaje ineficientes. El aprendizaje automático, junto con otros desarrollos de alta tecnología, nos ofrece una forma de asumir la escala inimaginable de los desechos electrónicos. En los próximos años, el aprendizaje automático creará las redes neuronales profundas de conocimiento de IA necesarias para una mayor eficiencia. reciclaje esquemas, de una manera extraña, ese pensamiento es profundamente reconfortante. 

El futuro de la inteligencia artificial para lograr la sostenibilidad

La inteligencia artificial, con su capacidad de procesar grandes cantidades de datos y ofrecer información útil, está revolucionando las iniciativas de sostenibilidad en múltiples industrias. A continuación, se analiza en detalle cómo la IA contribuye a áreas clave de la gestión ambiental:

1. Optimización Energética

Los algoritmos de IA están transformando el sector energético al mejorar la eficiencia y reducir el desperdicio.

• Redes inteligentesLas redes impulsadas por IA pueden predecir la demanda de energía, equilibrar cargas e integrar fuentes de energía renovable de manera más efectiva.
• Eficiencia energética:Las herramientas de aprendizaje automático analizan los patrones de consumo en tiempo real, ayudando a las empresas y los hogares a reducir el uso innecesario de energía.
• Previsión de energías renovables:Los modelos de IA predicen con precisión la producción de energía solar y eólica, lo que hace que la energía renovable sea más confiable y escalable.

2. Reducir la huella de carbono

• Seguimiento de las emisiones de carbono:Las herramientas de IA permiten a las empresas monitorear y medir las emisiones de carbono con precisión, ayudándolas a identificar áreas de mejora.
• Misiones Logística :La IA optimiza las rutas de la cadena de suministro y las flotas de vehículos para minimizar el consumo de combustible y las emisiones.
• Diseño de Infraestructura Verde:Los planificadores urbanos utilizan simulaciones de IA para crear edificios energéticamente eficientes y ciudades sostenibles.

3. Gestión de los desechos

La IA está revolucionando la forma en que gestionamos los residuos al automatizar los procesos de clasificación y promover el reciclaje.

• Sistemas de reciclaje inteligentesLos robots impulsados ​​por IA pueden identificar y clasificar materiales reciclables con mayor rapidez y precisión que los humanos.
• Análisis predictivo para la reducción de residuos:Las empresas utilizan IA para pronosticar la generación de residuos y desarrollar estrategias para minimizarla.

La IA y el cambio climático: un punto de inflexión

El cambio climático es uno de los problemas más urgentes de nuestro tiempo y la IA está demostrando ser una herramienta fundamental para combatir sus efectos.

• Modelado climático:Los modelos avanzados de IA analizan patrones climáticos, predicen cambios climáticos y ayudan a los responsables políticos a prepararse para eventos climáticos extremos.
• Monitoreo forestalLos drones y satélites impulsados ​​por IA detectan la deforestación ilegal y monitorean los esfuerzos de reforestación en tiempo real.
• Tecnología de captura de carbono:La IA mejora la eficiencia de los sistemas de captura y almacenamiento de carbono al optimizar las operaciones y reducir los costos.

Sostenibilidad agrícola y alimentaria con IA

El sector agrícola se enfrenta a una presión cada vez mayor para producir más alimentos y, al mismo tiempo, conservar los recursos. Así es como la IA está haciendo que la agricultura sea más inteligente y sostenible:

• Agricultura de precisiónLos sensores de IA monitorean la salud del suelo, los niveles de agua y las condiciones de los cultivos, lo que permite a los agricultores aplicar recursos solo donde es necesario.
• Reducir el desperdicio de alimentos:Las herramientas de IA predicen el rendimiento de las cosechas y optimizan la distribución de alimentos, reduciendo el desperdicio en toda la cadena de suministro.
• Proteínas Alternativas:La IA acelera el desarrollo de carnes de origen vegetal y cultivadas en laboratorio, reduciendo el impacto ambiental de la ganadería tradicional.

Desafíos y consideraciones éticas

Si bien el potencial de la IA para lograr la sostenibilidad es inmenso, existen retos a considerar:

• Consumo de energía de la IA:La potencia computacional necesaria para los sistemas de IA puede consumir una cantidad significativa de energía y generar su propia huella de carbono.
• Privacidad de datos:Las soluciones de sostenibilidad a menudo implican el seguimiento de comportamientos individuales u organizacionales, lo que genera inquietudes sobre la privacidad y los datos. seguridad.
• Acceso equitativo :Garantizar que las herramientas de sostenibilidad impulsadas por IA sean accesibles para todas las regiones y niveles de ingresos es crucial para evitar exacerbar las desigualdades.

El futuro de la IA en la sostenibilidad

El camino hacia la sostenibilidad está lejos de terminar, pero la IA está preparada para desempeñar un papel central en el impulso del progreso. A continuación, se presentan algunas tendencias emergentes que se deben tener en cuenta:

• Modelos de economía circular:La IA apoyará la transición hacia una economía circular optimizando la recuperación y reutilización de recursos.
• Desarrollo sostenible de la IA:El auge de los modelos de IA energéticamente eficientes minimizará el impacto ambiental de la propia tecnología.
• Colaboración global:Las plataformas de IA facilitarán la cooperación internacional al proporcionar información y soluciones de datos compartidos a los desafíos de sostenibilidad global.

Conclusión: Un futuro verde con IA

La integración de la IA en las iniciativas de sostenibilidad representa un paso prometedor para abordar los desafíos ambientales de nuestro tiempo. Desde la optimización del uso de la energía hasta la lucha contra el cambio climático y la revolución de la agricultura, la IA ofrece herramientas que son tan innovadoras como impactantes. Sin embargo, lograr una verdadera sostenibilidad requerirá un equilibrio entre avances tecnológicos, prácticas éticas y colaboración global.

A medida que la IA siga evolucionando, su papel en la conformación de un futuro más verde y sostenible no hará más que crecer. La cuestión ya no es si la IA puede ayudarnos a lograr la sostenibilidad, sino con qué rapidez y eficacia podemos aprovechar su potencial para crear un cambio duradero.

Actúa hoy

Tanto las organizaciones como las personas deben adoptar soluciones de sostenibilidad basadas en IA para contribuir a un planeta más saludable. El futuro ya está aquí y está impulsado por la IA: hagámoslo ecológico.

Este artículo fue escrito por Jori Hamilton

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