¿SERÁ LA IA CAPAZ DE OLER UN INCENDIO?
Estas tecnologías alertan de catástrofes naturales, por las que el año pasado las empresas españolas dejaron de facturar 2.660 millones
isaac fonatana
Controlar un semáforo para regular el tráfico, hacer más eficiente un proceso industrial, prevenir un incendio y escuchar las motosierras en un bosque frondoso. Estas son algunas de las tareas que ha aprendido la inteligencia artificial (IA) en los últimos años y que la ha convertido en una activista en la lucha contra el cambio climático. Aunque esta tecnología ya acumula mucha experiencia en diferentes sectores, con la irrupción de la IA generativa está viviendo una auténtica edad dorada. «Es gracias a la confluencia de tres factores: ‘big data’, computación a bajo coste y desarrollo de modelos complejos de aprendizaje», aseguraba hace unos meses Nuria Oliver, académica de la Real Academia de Ingeniería y directora de la Fundación ELLIS Alicante, en este periódico.
La aplicación de la tecnología para la descarbonización es uno de los temas de debate en la cumbre del clima de Dubái (Emiratos Árabes Unidos), que se celebra hasta mediados de este mes. La captura y eliminación de CO2 es la más citada, pero la IA permite reducir la emisión de gases de efecto invernadero y anticiparse a catástrofes naturales y ambientales que dejaron en 2022, según la Fundación AON, una factura de 2.660 millones de euros en las empresas españolas y la destrucción de 25.200 puestos de trabajo.
Esta tecnología basada en modelos de aprendizaje permite aprovechar procesos de innovación y eso supone optimización de consumos energéticos y reducción de residuos, pero son más útiles en la prevención y detección de actividades que ponen en peligro el entorno. La oenegé Rainfores Connect ha puesto a la IA a escuchar y vigilar los bosques de los Cárpatos en Rumanía. Según varios informes, cada año se cortan ilegalmente cerca de 20 millones de metros cúbicos de madera en los bosques del país. El proyecto comenzó con un smartphone adherido a placas solares, ahora, casi una década después, ha mejorado. «Mediante conexión 5G, la información se envía a la nube y allí un algoritmo detecta si hay sonidos de motosierras», explica Jorge Vega de Huawei España. «Si se detecta, se envía una alerta geolocalizada a los guardabosques», añade.
Pero la IA no solo es capaz de escuchar y responder; también ha sido entrenada para ‘oler’ el humo procedente de los incendios. Para ello, Grupo Sylvestris y la Fundación Repsol han colocado, en los últimos meses, decenas de sensores en miles de árboles para aplicar la máxima de «si ves humo, el fuego está cerca». Aunque su mecanismo no es tan sencillo, porque «puede producir falsos positivos si pasa un coche antiguo que emite muchas partículas o se hace una barbacoa cerca», señalan los promotores de la iniciativa.
El sistema, entrenado para ello, es capaz de analizar el humo captado por los sensores y si detecta cuatro tipos de gases salta una alerta a los agentes forestales que les permite ponerse en guardia y comenzar una estrategia ante un posible incendio. Además, gracias a esta nueva tecnología y a los datos recopilados por los satélites «nos permite monitorizar y predecir el avance del fuego, para una gestión más eficiente de los recursos», afirman.
Esta solución ya está desplegada en Las Hurdes (Cáceres), protegiendo un perímetro de 1.357 hectáreas en colaboración con los servicios de protección contra incendios de la Junta de Extremadura.
A pesar de que la inteligencia artificial puede ayudar a cuidar el medioambiente, ¿esta tecnología es realmente sostenible? Precisamente, el uso de estos recursos energéticos está en el punto de mira. «El mayor consumo se produce durante el entrenamiento de los algoritmos», afirma José Ventura, Data & Artificial Intelligence Tech Sales de IBM. Un estudio reciente encontró que su huella de carbono es equivalente a la cantidad de CO2 que un estadounidense promedio produce en dos años.
Otras investigaciones van más allá y hablan de consumos equivalentes a los de 136 casas danesas en un año. «La IA puede utilizarse para optimizar el uso de agua o energía en las operaciones, descubrir materiales más duraderos o menos contaminantes, reducir el consumo de CO2 o mejorar los procesos de reciclaje para acercar a las empresas hacia la economía circular. Si bien es cierto que se está logrando avanzar en materiales y arquitecturas más eficientes, estos avances no consiguen compensar el constante incremento de demanda», explica Elena Gil Lizasoain, directora de Inteligencia Artificial y Big Data en Telefónica Tech.