IA para reducir el impacto al medio ambiente

La IA en modelos estadísticos permite identificar áreas en las que se puede mejorar la gestión del agua o medir la concentración de carbono en los árboles

El cambio climático se ha convertido en uno de los problemas ambientales más importantes a nivel mundial. La emisión de gases al ambiente producto de la actividad industrial así como del consumo de energía, el uso de fertilizantes con nitrógeno, entre otros; son factores que contribuyen aún más al calentamiento global.

De continuar así, especialistas prevén que pueda darse la escasez de alimentos, se presenten fenómenos meteorológicos extremos como huracanes, tormentas e inundaciones, e incluso altas temperaturas que podrían ocasionar la muerte de los seres humanos así como de la biodiversidad.

IA y desarrollo sostenible

En esta búsqueda por mitigar el calentamiento global, se está recurriendo a la estrategia de plantar árboles para compensar las emisiones de carbono. Pero, ¿cómo saber si esos arboles tendrán la capacidad para almacenar carbono o si se está plantando en el lugar correcto donde podrá encapsular el carbono que circula en el ambiente?

Lo anterior fue posible a través del uso de la tecnología de aprendizaje automático y la plataforma de análisis de datos geoespaciales IBM PAIRS, la cual permite agregar y analizar grandes cantidades de imágenes aéreas, datos de luz y rango, para crear información detallada y modelos de elevación del terreno en alta resolución.

De este modo, pudieron determinar que los árboles de Manhattan están reteniendo 52 mil toneladas de carbono; además, lograron identificar las características precisas de la efectividad de ciertas especies.

Cabe destacar que de acuerdo con el Programa de las Naciones Unidas para el Medio Ambiente (PNUMA), la IA puede resultar de gran ayuda para el desarrollo sostenible, permitiendo monitorear el medio ambiente global; así como a reducir la huella ambiental.

Finalmente, la UNESCO ha implementado diversos proyectos innovadores que utilizan la Inteligencia Artificial en modelos estadísticos, para identificar áreas en las que se puede mejorar la gestión de los recursos hídricos; determinar desastres naturales; mitigar el cambio climático garantizando la conservación de la naturaleza.

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