IA para luchar contra la crisis climática

Esta semana se clausura la Cop28, la organizada por la Convención Marco de las Naciones Unidas sobre el Cambio Climático (CMNUCC) y que, curiosamente se ha celebrado en Dubai, (Emiratos Árabes Unidos) y ha contado con la participación de más de 60000 delegados procedentes de gobiernos, industria, activistas, periodistas y personas involucradas en las actividades de la lucha del cambio climáticos. El objetivo de esta convención es avanzar hacia los objetivos del Acuerdo de París para combatir la crisis climática a la que nos enfrentamos. Los 4 ejes de las negociaciones han sido:

-        Acelerar la transición energética y reducir las emisiones para el 2030, es decir, conseguir el desarrollo de tecnologías verdes y renovables, así como descarbonizar la economía para conseguir las emisiones de gases de efecto invernadero.

-        Financiar la acción climática, movilizando los fondos para la acción climática y crear una vía adicional de financiación de las respuestas humanitarias a los desastres relacionados con el clima, como inundaciones, sequías, tormentas y calor extremo, etc.

-        Fomentar la adaptación al cambio climático, especialmente en los países más vulnerables

-        Unir a los países en la actuación contra el cambio climáticos, promocionado la cooperación internacional para abordar el cambio climático.

Y parece ser que, por fin, después de intensos debates, ha finalizado con un compromiso (considerado histórico) de avanzar hacia el fin de los combustibles fósiles y establecer un fondo que ayude a hacer frente a los daños causados por la crisis climática en países más vulnerables.

Es evidente que estas negociaciones no sólo fáciles, hay muchos intereses político-económicos para avanzar en este rumbo tan necesario como urgente.  Y como yo estoy enfrascada en las cualidades de la IA me he hecho una serie de preguntas como … ¿Qué puede hacer la IA para ayudarnos a combatir la crisis climática?

La Inteligencia Artificial (IA) puede ayudar a combatir la crisis climática de varias maneras. Según un estudio publicado por National Geographic, el aprendizaje automático podría contribuir a la causa en áreas como la producción energética, la retirada de CO2, la educación, la geoingeniería solar y la financiación de esta lucha.  En este estudio se destacan actividades como:

-        la IA puede hacer estudios y simulaciones climáticas que nos permitan concienciarnos ante el gran reto al que nos enfrentamos.

-        la IA puede mejorar la eficiencia energética, creando nuevos materiales y procesos más eficientes que reduzcan las emisiones,

-        la IA puede ayudar a la creación y desarrollo de nuevas fuentes de energía verdes y más eficientes.

-        La IA puede ayudar a combatir los efectos provocados por la crisis como los gases e incluso ayudar a capturarlos para eliminar sus efectos negativos

Y me he puesto a investigar para contaos ejemplos reales de cómo la IA puede ayudar a combatir la crisis climática mediante de soluciones innovadoras que promuevan un futuro más sostenible.

Simulaciones climáticas

El primer paso para asumir un reto es conocerlo, y la IA está colaborando en las herramientas para modelar el clima y poder predecir los cambios climáticos y sus consecuencias. Algunos de estas simulaciones climáticas con:

-        Predicción del clima, la IA está analizando grandes cantidades de datos climáticos para poder predecir futuros comportamientos. Dentro de estos comportamientos se está prestando especial atención a la simulación de eventos climáticos extremos, no sólo para prevenir sus posibles daños sino también para comprender cómo se desarrollan, qué los provoca y, sobre todo, poder establecer planes de prevención que palien sus consecuencias.

-        Contaminación y calidad del aire. Ya existen herramientas como IQAir: First in Air Quality con las que monitorizar la calidad del aire en todo el planeta, pero se están educando modelos de IA para predecir la calidad del aire antes de que sus niveles sean perjudiciales, activando de forma preventiva los protocolos de actuación. Es un tema importante porque según Greenpeace , la exposición a la contaminación produce cerca de siete millones de muertes. Y más del 90% de ellas se dan en países empobrecidos de, principalmente, Asia y África. También se usa la IA para monitorizar y predecir el comportamiento del agujero de Ozono en la atmosfera.

Existe un proyecto de la Unión Europea que pretende reunir todas estas posibles predicciones climáticas, desarrollando un “gemelo digital” de la tierra que monitorizará, simulará y predecirá la interacción entre los fenómenos naturales y las actividades humanas. Destination Earth (DestinE) acabara su primera fase, y publicará su primera versión en 2024.

Eficiencia energética

La eficiencia energética consiste en mejorar el uso que hacemos de la energía que utilizamos. No sólo debemos reducir el consume energético en la medida de lo posible, sino que asegurarnos de ser eficientes en la energía que usamos. Esto es un punto clave en la lucha contra la crisis climática, porque la producción energética (de la que hablaremos a continuación) depende de nuestro consumo.

Una vez más la IA es una herramienta básica para esta mejora de eficiencia. La IA analiza grandes cantidades de datos relacionados con el consumo de energía y permite identificar patrones que nos permitan modificar hábitos para reducir el consumo de energía.  Algunas de estas actividades pueden ser el mantenimiento predictivo del que hablábamos en la IA Industrial o nuevos materiales más eficientes. Pero la responsabilidad de la eficiencia energética recae en cada uno de nosotros, en cómo usamos la energía en nuestros vehículos, nuestros hogares o nuestra rutina diaria. A través de la IA, los hogares pueden reducir su consumo de energía y además. ahorrar dinero en sus facturas energéticas. Algunas de las actividades de eficiencia energética que se pueden realizar en los hogares con IA incluyen:

- usar dispositivos inteligentes, desde termostatos, electrodomésticos s sistemas de iluminación inteligentes que reducen el consumo de energía.  Un ejemplo son los termostatos Nest, habilitados con inteligencia artificial que optimizan tanto la calefacción como la refrigeración de su hogar para utilizar solo la energía necesaria. Estos termostatos utilizan algoritmos de aprendizaje automático para aprender tus hábitos de temperatura y ajustar la temperatura de tu hogar a tus necesidades.

- introducir nuevas fuentes de energía, como es el caso de la energía solar. España es el país del sol y afortunadamente, cada vez vemos más tejados con placas solares, aunque esto es un proceso que todavía tiene trabas burocráticas. Hoy por hoy, para que la instalación solar en una vivienda unifamiliar sea rentable debe de tener un consumo superior a 3,000 kWh/año.  Pero cada vez más proliferan empresas que instalan y financian la instalación de estas nuevas fuentes de energía en los hogares, comunidades de vecinos o empresas.

Nuevas fuentes de energía

Pero ¿y cómo la IA está colaborando en la creación (y también democratización) del uso de estas nuevas fuentes de energía? La IA tiene un papel importante en la optimización de loa producción de la energía renovable y también, identificando y colaborando en el desarrollo de nuevas fuentes de energía, como la fusión nuclear.

La IA es una herramienta clave en la mejora de la eficiencia de los paneles solares. Como ejemplo un botón. Un estudio publicado en Nature Communications muestra cómo los científicos del Instituto de Energía Solar de la Universidad Politécnica de Madrid (IES – UPM) y del Instituto de Micro y Nanotecnología del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (IMN-CSIC) han desarrollado un método basado en técnicas de inteligencia artificial que permite tener en cuenta las variaciones atmosféricas en el diseño de células solares para producir más energía. Es decir, es el estudio previo para crear un modelo basado en IA que permite diseñar el panel solar optimo para cada localización.

Combatir los efectos de la crisis climática

Hasta ahora sólo hemos hablado de cosas nuevas para construir un futuro más sostenible, pero también la inteligencia Artificial ayuda a paliar los daños ya provocados.  

Según el estudio How AI can enable a Sustainable Future, de Microsoft y PwC Climate , el uso de la IA para aplicaciones medioambientales podría reducir las emisiones mundiales de gases de efecto invernadero en un 4% hasta 2030, con iniciativas como las tecnologías CCUS, que tiene el objetivo de  eliminar el CO2 ya presente en la atmósfera, capturándolo y em algunos casos, convirtiéndolo en materia prima para productos no contaminantes.   Aunque por ahora no hay objetivos de captura, si observamos los datos, se pretende capturar más de 90mil toneladas de CO2 en Europa para 2030. SI a esto, le sumamos la importante reducción de emisión de CO2 que persigue los nuevos tratados climáticos, podemos confiar en llegar al objetivo del NetZero.

La IA colabora con estas tecnologías prediciendo las cantidades de CO2 emitidas vs recogidas, o estimando qué cantidad de residuo puede almacenarse o donde puede almacenarse, por ejemplo, Geoteric, desarrolla algoritmos de IA para el análisis sísmico de los posibles almacenes C02.

La verdad es que este es un tema del que podría estar hablando mucho más tiempo, pero como en todos los artículos que he escrito hasta ahora, concluyo en qué la Inteligencia Artificial es una herramienta clave para asumir los retos que, como humanidad, se nos están planteando. Y que además, sólo está empezando a ser utilizada, seguro que en un futuro próximo podrá ayudarnos mucho más. En la COP28 de ha hablado mucho de utilizar sus bondades como arma para luchar contra la crisis climática, posiblemente, la mayor crisis a la que nos enfrentaremos.