Tecnología

Uso de la inteligencia artificial aumentará en beneficio del medioambiente

En el año 2022 habrá el doble de sensores dedicados a la captación de información y se incrementará el uso de datos por inteligencia artificial en beneficio del medioambiente, dijo a EFE la directora del sistema de inteligencia artificial Watson de IBM América Latina, Martha González.

Inteligencia artificial. Foto: Pixabay
Foto: Pixabay

"Lo único que le queda al uso de la inteligencia artificial sobre el medioambiente es crecer", sostuvo en una entrevista la experta, quien explicó que tiene muchos uso para el suministro de agua, la producción de alimentos o los edificios inteligentes.

La inteligencia artificial comprende y analiza datos no estructurados que son captados por sensores, algo que en el medioambiente sirve para mejorar la eficacia en la toma de decisiones, sustituyéndose la indecisión humana por la exactitud de la máquina.

Actualmente, IBM ha "recopilado una gran cantidad de datos de todo el mundo", tales como "cambios en los vientos, cambios en las radiaciones, entre muchos otros que hoy día pueden ser traducidos y usados en temas de impacto".

Una de las aplicaciones es la predicción de incendios forestales mediante el uso de diferentes programas tecnológicos "como colocar sensores en los árboles de los bosques", indicó.

Inteligencia artificial. Foto: Archivo El País
Foto: Archivo El País

"También nos basamos en el historial de comportamientos climáticos de cada región y detectamos las zonas de calor por si estas están variando", aseguró esta especialista con 20 años de experiencia en transformación de procesos de negocio habilitados a través de tecnologías de innovación como la inteligencia artificial.

Este monitoreo exhaustivo de la cubierta forestal permite dar recomendaciones simples y determinantes al mismo tiempo. Por ejemplo, señalando a las autoridades qué rincones de su país están más secos y se deben regar.

Lejos de los bosques, la inteligencia artificial se aplica a las ciudades, concretamente a los edificios inteligentes.

Estos, conociendo variables como el consumo de energía, la ubicación geográfica, el clima, las horas de tráfico y los eventos que suceden alrededor, pueden ayudar a reducir la energía que utiliza el edificio y, por tanto, su impacto ambiental.

La agricultura también puede verse beneficiada, ya que a partir de los datos meteorológicos y los que captan los sensores colocados en los tractores, el agricultor tiene una amplia asesoría en su toma de decisiones.

Este tipo de inteligencia "me puede dar una asesoría de qué tipo de cultivo conviene cultivar en función de la predicción meteorológica, y también ver si hay plagas y cómo interactúan", precisó la licenciada en tecnologías de la información por la Universidad Iberoamericana.

Con la ayuda de las lluvias los cultivos muestran un buen desarrollo. Foto: El País
Foto: Archivo El País.

De esta manera, a mayor conocimiento de la plaga se corren menos riesgos de que la cosecha se estropee y se pueden tomar mejores soluciones para erradicarla.

A nivel alimentario, el mayor control de la cadena de producción ayuda a que no exista desperdicio de comida.

En lo referente al agua, González aseguró que desde hace tiempo se utilizan algoritmos de predicción para detectar fugas y distribuir mejor el suministro del recurso hídrico.

"Somos perfectamente capaces de identificar el flujo, cuál es el volumen de agua que pasa, etcétera", aseveró, y añadió después que, para saber a futuro qué regiones tendrán agua y cuáles no, se basan en mediciones de calor y en los patrones meteorológicos históricos.

Saber cómo se ha comportado la lluvia, a juicio de la especialista, permite decidir mejor a los gobiernos sobre cuándo realizar campañas de concienciación de ahorro de agua.

Para concluir, llamó a entender la inteligencia artificial "no como una moda, sino como algo que ha llegado para quedarse y mejorar la vida de la gente".

Cada día, esta tecnología se abre paso expandiendo su espectro a más aplicaciones, también en el ámbito ambiental. Ello pese a la dificultad que en ocasiones supone su ejecución por parte de los gobiernos, ya sea por falta de recursos o por fallos en la organización.

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