Inteligencia Artificial, retos, dilemas y acciones sostenibles

Por: Dr. Francisco Suárez Hernández. Director de Asuntos Públicos y Relaciones Estratégicas FEMSA y Asuntos Corporativos Negocios Estratégicos y División Salud. Ex Presidente del Consejo del World Environment Center.

Correo electrónico: francisco.suarezh@gmail.com

La semana pasada estuve en diferentes conversaciones con algunos expertos en materia legal, Inteligencia Artificial “IA”, Tecnología de Información. Discutimos sobre el entorno regulatorio y cómo va a implicar el que tengamos más cuidado en temas de derechos de autor, el avance de IA y más leyes a cuidar, en el apego a un entorno muy cambiante.

Y justo le pregunté en una plataforma de Inteligencia Artificial que opina sobre estos puntos:

¿Me podrías dar tu perspectiva de cómo deberíamos de cuidar y apoyarnos también de la Inteligencia Artificial?

Respuesta de IA:

“Es muy interesante la conversación que mencionas, ya que la regulación en torno a la Inteligencia Artificial (IA) es un tema crucial para garantizar su desarrollo ético y sostenible. La protección de derechos de autor y la regulación del uso de IA para asegurar que sus aplicaciones sean beneficiosas y seguras están ganando tracción, y con razón”.

Debo dejar muy claro, veo IA como una herramienta muy poderosa que debemos saber cómo capitalizar, y existen muchos puntos que será imposible desplazar, el trabajo y sobre todo el servicio que un humano puede ofrecer, pero se debe reconocer que tenemos un reto mayor y debemos tener claro:

¿Cómo IA nos ayuda en la lucha en contra del cambio climático?

La IA ofrece muchas oportunidades innovadoras para mejorar los esfuerzos actuales, a continuación, te presento ejemplos y proyectos de cómo podemos usar la IA para combatir el cambio climático y al mismo tiempo garantizar un enfoque regulado y cuidadoso en términos de derechos y legislación:

 Monitoreo de emisiones y huella de carbono

• Sensores inteligentes para el monitoreo en tiempo real de las emisiones de CO2 en plantas industriales.
• Predicción de emisiones de carbono para optimizar operaciones industriales.
• Mapeo satelital de deforestación utilizando visión por computadora para identificar áreas en riesgo.
• Monitoreo de la calidad del aire que analizan datos urbanos.
• IA en drones para monitorear la deforestación y reforestación en zonas remotas.
• Agricultura de precisión, ajustando el uso de fertilizantes para reducir la huella de carbono.
• Identificación de fuentes de contaminación en ciudades a través del análisis de datos históricos y de satélites.
• Estimación de la huella de carbono en cadenas de suministro.

Transporte y movilidad sostenible

• Sistemas inteligentes de tráfico para reducir el consumo de combustible en ciudades congestionadas.
• Optimización de rutas de transporte marítimo para minimizar emisiones.
• Desarrollo de vehículos autónomos eléctricos, más eficientes.
• Planificación de infraestructuras de transporte más sostenibles.
• Modelos de predicción del impacto ambiental de diferentes medios de transporte.
• Gestión de flotas de vehículos eléctricos para maximizar la eficiencia y reducir el uso de combustibles fósiles.
• Predicción del consumo energético de transporte público para ajustar la oferta y la demanda.
• Optimización de la logística y distribución para reducir el consumo de energía en grandes cadenas de suministro.

 Energía renovable y optimización de recursos

• Predecir la generación de energía eólica basándose en datos meteorológicos.
• Sistemas de predicción del rendimiento de paneles solares basados en aprendizaje automático.
• Optimización de redes eléctricas para maximizar el uso de energía renovable.
• Gestión inteligente de energía en hogares para equilibrar la oferta y la demanda.
• Predicción de demanda de energía en tiempo real para optimizar el uso de renovables.
• Micro-redes eléctricas para optimizar la distribución de energía verde.
• Para optimizar el almacenamiento de energía en baterías a gran escala.

Modelos predictivos climáticos y conservación

• Simulación de escenarios climáticos futuros.
• Para predicción de desastres naturales relacionados con el cambio climático.
• Mapeo de especies en peligro para dirigir esfuerzos de conservación.
• Monitoreo de océanos para prever cambios en las corrientes marinas.
• Predicción del impacto de la acidificación de océanos sobre ecosistemas marinos.
• Para identificar patrones de migración de especies debido a cambios en su hábitat.
• Monitoreo y predicción de la desertificación en zonas vulnerables.
• Para modelar la captura de carbono natural en ecosistemas forestales.

Educación, sensibilización y políticas públicas

• Simulación de políticas climáticas para predecir su impacto en emisiones futuras.
• Plataformas para educación ambiental personalizadas según las necesidades de diferentes regiones.
• Para identificar políticas públicas más eficientes en términos de reducción de emisiones.
• Plataformas colaborativas para compartir mejores prácticas climáticas entre países.
• Herramientas de análisis de datos ambientales, ayudan a gobiernos a tomar decisiones.
• Mapeo de carbono urbano para sensibilizar a la población sobre su huella de carbono.
• Aplicaciones móviles para educar a las personas sobre cómo reducir su huella ecológica.

El buen uso de la IA de la mano con expertos en la materia no solo puede ofrecer herramientas prácticas para mejorar la eficiencia en el uso de recursos y la mitigación de emisiones, sino también para guiar políticas y mejorar la educación climática en todo el mundo.

Al abordar estos temas de manera regulada, se pueden minimizar los riesgos y maximizar el impacto positivo en la lucha contra el cambio climático y lograr realmente la escala que requerimos de:

¡¡¡Acciones Sostenibles!!!