Inteligencia artificial resuelve la crisis climática

Usar Inteligencia Artificial (IA) se ha vuelto más común en los últimos años. Cientos de firmas están ocupándola para entender más a sus consumidores y conocer hábitos y modos para ofrecer contenido valioso que puedan adquirir.

Algunos científicos dicen que la inteligencia artificial ayudaría a la humanidad, sin embargo, al mismo tiempo podría hacer lo contrario.

Entre las consecuencias negativas que podría atraer la inteligencia artificial es el desempleo masivo, guerra, mal uso de datos personales, vigilancia masiva o hasta discriminación.

Por ello, para eliminar dichos temores, Naciones Unidas celebra a finales de mayo la tercera Cumbre Mundial «IA para el Bien” (del inglés, «AI for Good”), que tendrá lugar en Ginebra, Suiza, y demostrará cómo la IA acelera el desarrollo sostenible. La cumbre se centrará en las aplicaciones de la IA para resolver los problemas de nuestro tiempo, incluido el cambio climático.

¿Inteligencia artificial resuelve la crisis climática?

Son varias acciones las que los países, gobiernos y empresas están implementando a favor del cambio climático, sin embargo, la Inteligencia Artificial, podría ayudar, aún más.

Según datos de El País, la IA podría ayudar a acelerar el proceso. Especialmente, un campo llamado aprendizaje automático puede procesar grandes cantidades de datos para hacer que los sistemas energéticos sean más eficientes.

Sin embargo, para lograrlo, es necesario eliminar todos los combustibles fósiles, por ello se necesitarán otras fuentes, como la renovable,.

Para ello, Hendrik Zimmermann, investigador en el campo de la digitalización y la sostenibilidad de la ONG alemana de medio ambiente Germanwatch, afirma que la gestión eficiente de datos de esta magnitud solo es posible con IA.

“Para poder diseñar este sistema, necesitamos tecnologías digitales y una gran cantidad de datos que deben ser recopilados y analizados rápidamente”, explica Zimmermann a DW.

La IA o los algoritmos del aprendizaje automático pueden ayudarnos a manejar esta complejidad y llegar a cero emisiones.

Sims Witherspoon, directora de programas en Deepmind, una empresa británica de inteligencia artificial que pertenece a Alphabet, empresa matriz de Google decidió utilizar sus “algoritmos de aprendizaje general” para reducir la energía necesaria para enfriar los centros de datos de Google hasta en un 40%.

“Las condiciones climáticas hasta la cantidad de datos procesados por los servidores para asegurar una refrigeración óptima”

Estas instalaciones representan 3% del consumo mundial de energía. Alimentarlas será el reto a medida que se digitaliza la economía.

El sistema se está ampliando a más centros de datos de Google. Witherspoon cree que la IA podría tener un gran impacto en otros campos.

“Los grandes sistemas industriales consumen el 54% de la energía mundial”, dice.

“Imagine el potencial si pudiéramos aplicar esta tecnología a gran escala en los sistemas industriales. Creemos que podría tener un impacto aún mayor en el cambio climático”.

El Instituto Borderstep de Berlín, una organización sin ánimo de lucro, utiliza algoritmos de aprendizaje predictivo de máquinas (más sencillos) para ahorrar entre 20 y 25% de la energía utilizada para calentar un grupo de 250 viviendas en la capital alemana.

El otro lado de la moneda

El poder de la IA para hacer que las cosas sucedan más rápido y de forma más eficiente no solo se aplica a las tecnologías que ayudan a reducir las emisiones.

Google, Microsoft y Amazon venden sus servicios informáticos de inteligencia artificial a empresas petroleras y de gas para ayudarles en la extracción de combustibles fósiles.

Según un informe reciente de la Institución Brookings, la IA probablemente está teniendo un mayor impacto sobre los combustibles fósiles que las alternativas ecológicas por su gran adaptabilidad a las «actividades que abren nuevas fuentes de hidrocarburos.

Especialmente la revolución del gas de lutita, que permite la extracción de gas y petróleo, y que requiere la cartografía de complejos yacimientos subterráneos y la adaptación de métodos de perforación”.

Fuente: http://sirse.info

 

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