La crisis climática: la urgencia se encuentra con la oportunidad
El cambio climático ya no es una amenaza lejana, es una emergencia actual. Las temperaturas globales están aumentando, los glaciares se están derritiendo y los fenómenos meteorológicos extremos son cada vez más frecuentes. Según el Grupo Intergubernamental de Expertos sobre el Cambio Climático (IPCC), debemos reducir a la mitad las emisiones mundiales para 2030 y lograr cero emisiones netas para 2050 a fin de evitar consecuencias catastróficas.
Introduzca la inteligencia artificial. La IA no es solo una palabra de moda, sino que cambia las reglas del juego en la forma en que monitoreamos, predecimos y actuamos en función de las tendencias ambientales. Sin embargo, si bien las herramientas de inteligencia artificial son prometedoras, su precisión y eficacia dependen completamente de la calidad de los datos que recopilan.
Dónde la IA está teniendo un impacto real en el clima 🌐
Exploremos los principales ámbitos en los que la IA se está desplegando activamente en la lucha contra el cambio climático.
Gestión inteligente de la energía
Los sistemas de IA pueden pronosticar la demanda de electricidad, equilibrar las cargas de la red y automatizar las decisiones de ahorro de energía en tiempo real.
- Redes de energía: Empresas como Google DeepMind utilizan la inteligencia artificial para optimizar la eficiencia energética de los centros de datos, lo que reduce el consumo de energía hasta en un 40%.
- Previsión de energías renovables: La IA predice la producción eólica y solar con una precisión impresionante, lo que reduce la dependencia de las reservas de combustibles fósiles.
- Edificios inteligentes: La IA ayuda a los edificios a ajustar dinámicamente la iluminación, la calefacción y la refrigeración para reducir la huella de carbono.
🧠 Lea más sobre esto en Informe de la AIE sobre digitalización y energía.
Modelado y predicción del clima
La IA acelera la modelización climática al analizar rápidamente cantidades masivas de datos meteorológicos y oceanográficos.
- Predicciones meteorológicas: Las redes neuronales superan a los modelos tradicionales basados en la física a la hora de pronosticar eventos extremos como huracanes o sequías.
- Mapeo del riesgo climático: La IA identifica las áreas más vulnerables al aumento del nivel del mar o a las olas de calor, lo que ayuda a los planificadores a adaptar la infraestructura en consecuencia.
Imágenes satelitales y monitoreo ambiental
Los modelos de visión artificial analizan los datos de teledetección para rastrear los cambios en la superficie terrestre, los bosques, los océanos y la atmósfera.
- Detección de deforestación: Herramientas como Vigilancia forestal mundial utilice la IA para alertar a las organizaciones sobre la tala ilegal en tiempo real.
- Fugas de metano y contaminación del aire: La IA está entrenada para detectar puntos críticos de emisión a partir de imágenes de satélites o drones.
- Monitoreo de la agricultura: La agricultura inteligente desde el punto de vista climático aprovecha la inteligencia artificial para optimizar el uso del agua y el rendimiento de los cultivos en condiciones climáticas cambiantes.
Contabilidad de carbono e informes ESG
La IA está simplificando el análisis de la huella de carbono y permitiendo una divulgación climática más transparente.
- Seguimiento de emisiones: Los algoritmos estiman la producción de CO₂ en las operaciones industriales, el transporte y las cadenas de suministro.
- Automatización ESG: La IA analiza los informes y conjuntos de datos para puntuar a las empresas en función del desempeño ambiental, lo que ayuda a los inversores y reguladores ecológicos.
La IA es tan inteligente como lo sean sus datos 📊
Si bien la IA es muy prometedora, la eficacia de cualquier modelo, ya sea para la clasificación de la cobertura arbórea o la predicción de emisiones, depende de un factor crítico: calidad de datos.
Los conjuntos de datos de alta calidad son:
- Preciso: Libre de errores, inconsistencias o duplicados en las etiquetas.
- Relevante: En consonancia con el caso de uso específico (por ejemplo, distinguir entre la cobertura de nubes y el humo en las imágenes de satélite).
- Oportuno: Refleje las condiciones actuales, no los entornos anticuados.
- Equilibrado: Representativo en todas las geografías, patrones climáticos o tipos de sensores.
Cuando los datos son ruidosos o están incompletos, las consecuencias pueden ser costosas: etiquetar mal las fugas de metano o pasar por alto los primeros signos de sequía puede retrasar las intervenciones que salvan vidas y ecosistemas.
Un buen ejemplo: imágenes de satélite
Considere un modelo entrenado para identificar la deforestación. Si los datos de entrenamiento incluyen sombras de nubes mal etiquetadas como «pérdida de árboles», es posible que se activen falsas alarmas. Por otro lado, la verdadera tala ilegal podría pasar desapercibida si no se anotan bien las variaciones en la densidad de la copa.
Por eso, los equipos que trabajan con datos satelitales suelen invertir mucho en el preprocesamiento, la coherencia de las anotaciones y la revisión por parte de expertos en el dominio.
Aplicaciones del mundo real en acción 🌎
El papel de la IA en la lucha contra el cambio climático no es teórico: ya está marcando una diferencia apreciable en todos los sectores y continentes. Estas aplicaciones demuestran que, cuando se combinan con datos de alta calidad, la IA puede convertirse en una poderosa fuerza para la sostenibilidad.
IA para la reforestación y el secuestro de carbono
Los bosques desempeñan un papel crucial en la absorción del dióxido de carbono atmosférico, pero cuantificar con precisión su impacto ha sido un desafío durante mucho tiempo. Ahí es donde interviene la IA.
🌳 Pachama utiliza una combinación de datos LiDAR, imágenes de satélite y algoritmos de inteligencia artificial para verificar los proyectos de reforestación. Esto garantiza que los créditos de carbono emitidos en los mercados voluntarios de carbono se basen en datos reales y verificables, no en promesas exageradas. Los modelos de IA analizan la densidad de la biomasa, la cubierta vegetal y las tasas de crecimiento, y señalan cualquier inconsistencia o evento de deforestación.
🔎 Conexión con la selva, otro innovador, utiliza dispositivos de escucha alimentados por energía solar en los bosques, combinados con análisis de audio con inteligencia artificial para detectar la actividad de tala ilegal en tiempo real. Los modelos capacitados pueden identificar los sonidos de las motosierras, los ruidos de los vehículos o incluso los silencios sospechosos, lo que permite realizar intervenciones proactivas.
Sistemas de respuesta ante desastres y alerta temprana
Los desastres inducidos por el clima, como las inundaciones, los incendios forestales y los huracanes, son cada vez más frecuentes e intensos. La IA ayuda a los socorristas a actuar más rápido y a prepararse mejor.
🌊 En Bangladesh, The Weather Company de IBM desarrolló modelos de predicción de inundaciones impulsados por el aprendizaje automático. Estos modelos procesan datos de altímetros satelitales, sensores fluviales y pronósticos de precipitaciones para anticipar inundaciones repentinas con hasta cinco días de anticipación. El mismo concepto se está probando para los deslizamientos de tierra en Nepal e Indonesia.
🔥 Herramientas de detección de incendios forestales, como las desarrolladas por Laboratorios Descartes, utilice redes neuronales convolucionales (CNN) entrenadas con imágenes térmicas satelitales para detectar los incendios a los pocos minutos de su ignición, incluso antes de que las autoridades locales se den cuenta. Estos sistemas monitorean los cambios en la temperatura, el color y los patrones de humo.
🏙️ También se están desplegando sistemas de drones mejorados con inteligencia artificial para evaluar los daños posteriores al desastre. Durante la respuesta de Turquía al terremoto de 2023, aviones teledirigidos con ayuda de inteligencia artificial inspeccionaron los campos de escombros para identificar las señales de calor y los posibles supervivientes con mayor rapidez que los equipos terrestres tradicionales.
Adaptación al clima urbano
Las ciudades son particularmente vulnerables a los impactos climáticos debido a la densidad de población, las superficies impermeables y la tensión de la infraestructura. La IA ayuda a los planificadores urbanos a construir ciudades resilientes al clima.
🌡️ Los Ángeles se asoció con el JPL de la NASA para implementar modelos de IA que mapean las «islas de calor urbanas» utilizando imágenes infrarrojas de alta resolución. Estos mapas indican dónde plantar árboles, aplicar revestimientos reflectantes al pavimento o crear centros de refrigeración.
🌧️ En Copenhague, un sistema de drenaje inteligente utiliza la inteligencia artificial para predecir las fuertes lluvias y redirigir las aguas pluviales a embalses subterráneos o espacios verdes. Esta adaptación proactiva ayuda a prevenir las inundaciones urbanas, un riesgo que aumenta con el cambio climático.
🚴 Singapur's Nación inteligente La iniciativa integra sensores ambientales, inteligencia artificial y diseño urbano para optimizar la cobertura de sombra, la ubicación de los carriles para bicicletas y las zonas de construcción eficientes desde el punto de vista energético, transformando las calles propensas al calor en espacios habitables y transitables.
Agricultura y seguridad alimentaria
La IA está transformando la forma en que cultivamos alimentos en un mundo con incertidumbre climática.
🚜 Las herramientas de agricultura de precisión utilizan la inteligencia artificial para analizar imágenes satelitales multiespectrales, datos meteorológicos y sensores de suelo para guiar a los agricultores sobre cuándo plantar, regar o cosechar. Por ejemplo, La IA de Microsoft para la Tierra apoya proyectos que mejoran la eficiencia del agua y predicen el rendimiento de los cultivos en África e India.
🌾 Sistemas de detección de plagas basados en inteligencia artificial, como los desarrollados por Plant Village, analice las imágenes enviadas por los agricultores para identificar los síntomas de la enfermedad en cultivos como la yuca o el maíz. Estas herramientas permiten una intervención temprana y reducen las pérdidas de rendimiento debidas a las migraciones de plagas inducidas por el clima.
Al reunir datos geoespaciales, agrícolas y meteorológicos, la IA ayuda a garantizar la seguridad alimentaria incluso ante un clima volátil.
Recopilación de datos: ¿de dónde obtiene la información la IA climática?
La IA no puede resolver lo que no puede ver. El éxito de las aplicaciones de inteligencia artificial relacionadas con el clima depende de que dispongan de datos ricos, diversos y limpios. Afortunadamente, el ecosistema tecnológico climático actual proporciona un arsenal cada vez mayor de fuentes de datos, muchas de ellas de acceso abierto y en tiempo real.
Imágenes de satélite
Los satélites siguen siendo la columna vertebral de los datos climáticos y ofrecen vistas globales, continuas y multiespectrales de nuestro planeta.
🛰️ Programas como el Centinela de Copérnico misiones (de la Agencia Espacial Europea) y Landsat de la NASA ofrecen conjuntos de datos satelitales gratuitos con alta resolución temporal. Estos conjuntos de datos capturan la cobertura vegetal, la expansión urbana, la temperatura del océano, el derretimiento del hielo y más.
- Sentinel-2 ofrece una resolución óptica de 10 metros, ideal para rastrear la agricultura y el uso de la tierra.
- Landsat 8 ofrece bandas térmicas y de infrarrojo cercano, cruciales para detectar incendios forestales, sequías y zonas de calor urbanas.
Los modelos de IA suelen basarse en estas imágenes para clasificar el terreno, detectar anomalías o evaluar tendencias. Estas imágenes deben procesarse previamente (por ejemplo, enmascarar nubes o normalizarse) y anotarse manualmente para que sirvan como datos de entrenamiento para los modelos basados en la visión.
Sensores remotos y dispositivos de IoT
En tierra y en los océanos, los sensores inteligentes introducen datos ambientales en tiempo real en los sistemas de inteligencia artificial.
🌧️ pluviómetros, sensores de humedad del suelo, monitores de calidad del aire, y cámaras térmicas se despliegan en ciudades, granjas, bosques y costas. Estos dispositivos generan datos de series temporales fundamentales para las tareas de predicción a corto plazo, como las precipitaciones o los picos de contaminación.
🌊 Redes de boyas, como los mantenidos por el Centro Nacional de Boyas de Datos (NDBC), proporcionan datos oceanográficos: altura de las olas, velocidad del viento, temperatura de la superficie del mar y salinidad. Estas variables influyen en todo, desde la salud de los arrecifes de coral hasta la formación de huracanes.
💨 Sensores aerotransportados, al igual que los drones equipados con cámaras LiDAR o hiperespectrales, se utilizan en la modelización del riesgo de incendios forestales, la evaluación de la biodiversidad y la cartografía del terreno. Estas tecnologías proporcionan datos hiperlocales que los satélites podrían pasar desapercibidos, como el estrés de las plantas antes de que sea visible para el ojo humano.
Conjuntos de datos climáticos públicos y plataformas de investigación
Los desarrolladores de IA confían cada vez más en conjuntos de datos públicos grandes y seleccionados para entrenar y comparar modelos.
📚 Algunas plataformas clave incluyen:
- Datos climáticos en línea de la NOAA (CDO): Datos históricos de temperatura, precipitaciones y tormentas en los EE. UU.
- OpenAQ: Un repositorio global de datos históricos y en tiempo real sobre la calidad del aire.
- Motor de Google Earth: Una enorme plataforma basada en la nube para el procesamiento y la visualización de datos ambientales.
- Radiant MLHub: Un repositorio abierto de datos de entrenamiento geoespacial etiquetados diseñados para el aprendizaje automático.
Estos conjuntos de datos suelen requerir un procesamiento previo (interpolación, estandarización y limpieza) para estar listos para el modelado de IA.
Contribuciones del gobierno y las ONG
Muchos gobiernos y organizaciones sin fines de lucro se están uniendo al movimiento de datos abiertos y publicando conjuntos de datos relevantes para el clima.
📂 El API de datos climáticos del Banco Mundial proporciona indicadores de resiliencia económica y climática en todos los países.
🏛️ Agencias nacionales como IMD de la India, JMA de Japón, y El INPE de Brasil publicar conjuntos de datos específicos de la región que cubran el clima, la deforestación y los desastres naturales. La colaboración transnacional está creciendo, pero la interoperabilidad de los conjuntos de datos sigue siendo un desafío.
🧭 ONG como WRI y CDP también son actores fundamentales: recopilan las emisiones, las divulgaciones de ESG y los datos de impacto que impulsan las herramientas de contabilidad del carbono y puntuación de la sostenibilidad.
Desafíos: cuando la IA falla
Basura entra, basura sale
Si los modelos se entrenan con datos inconsistentes, dispersos o mal etiquetados, las predicciones reflejarán esas debilidades, a veces con graves consecuencias en el mundo real.
- Sobreajuste en la modelización de condiciones meteorológicas extremas
- Falsos positivos en la detección de emisiones
- Degradación de la tierra no detectada debido a imágenes desactualizadas
Sesgo en los datos
Los conjuntos de datos climáticos a menudo representan en exceso ciertas regiones (por ejemplo, América del Norte o Europa) y subrepresentan al Sur global. Esto puede llevar a predicciones sesgadas y reforzar la injusticia climática.
🌍 La creación de conjuntos de datos representativos a nivel mundial no es solo una tarea técnica, es un imperativo ético.
Complejidad del etiquetado
En los conjuntos de datos ambientales, las líneas entre las clases pueden ser borrosas: ¿esa mancha marrón se debe al cambio estacional o a la degradación de la tierra? El etiquetado manual a menudo requiere experiencia ecológica.
Por qué son importantes los estándares de anotación y gobernanza de datos
Los esfuerzos de IA climática necesitan marcos sólidos de gobernanza de datos:
- Control de versiones para conjuntos de datos en evolución
- Estándares de metadatos para rastrear la fuente, la marca de tiempo y el formato
- Protocolos de anotación para mantener la coherencia en el etiquetado
- Garantía de calidad mediante una revisión y validación de varios niveles
Organizaciones como Fundación Radiant Earth están trabajando para establecer estándares abiertos y mejorar el acceso a datos de entrenamiento geoespacial de alta calidad para las iniciativas de IA centradas en el clima.
El factor humano: anotación colaborativa para Climate AI 👥
El etiquetado de datos para la IA climática no siempre es una tarea automatizada. A menudo requiere la colaboración entre:
- Expertos en dominios (ecólogos, meteorólogos)
- Anotadores de datos capacitado en etiquetado visual
- Científicos de IA quiénes diseñan los canales de formación
- Analistas de políticas que garantizan la ética de los datos y la justicia climática
El crowdsourcing puede ayudar, pero sin la formación y las directrices adecuadas, presenta nuevos riesgos. Por eso, muchas organizaciones utilizan un modelo híbrido: la IA preetiqueta los datos, mientras que los humanos revisan y refinan los resultados para obtener la máxima precisión.
El camino por delante: lo que depara el futuro para la IA y el clima 🌤️
La sinergia entre la IA y las soluciones climáticas no ha hecho más que empezar. Las fronteras emergentes incluyen:
- IA para la innovación en la captura de carbono: Acelerar la I+D en la captura directa de aire y la optimización del biocarbón.
- Drones autónomos de monitoreo climático: Máquinas voladoras autónomas que recopilan y anotan datos ambientales en tiempo real.
- Aprendizaje multimodal: Modelos que combinan imágenes de satélite, datos de sensores y texto (por ejemplo, informes climáticos) para proporcionar información holística.
Sin embargo, la ampliación de estas innovaciones depende de algo más que de algoritmos: requiere canalizaciones de datos sólidas y de alta calidad y una colaboración global.
Envolverlo todo junto
La inteligencia artificial está redefiniendo lo que es posible en la lucha contra el cambio climático, desde la agricultura de precisión hasta el seguimiento automatizado de las emisiones. Sin embargo, sin datos de calidad, incluso los modelos más inteligentes se quedan cortos.
En la base del éxito de la IA se encuentra una fuerza laboral a menudo invisible: ingenieros de datos, anotadores, científicos y expertos en el campo que se aseguran de que los datos de capacitación reflejen la compleja realidad de nuestro cambiante planeta.
A medida que ampliamos la IA para siempre, invertir en la calidad de los datos no solo es inteligente, sino que no es negociable.
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