Tres formas en que la Inteligencia Artificial ayuda a cuidar el planeta
Descifrar el lenguaje de las orcas para comprender cuándo y por qué están en peligro, por ejemplo.
"La Inteligencia Artificial (IA) puede ser una herramienta poderosa a la hora de enfrentar los desafíos más grandes de la humanidad", aseguran en la web que crearon en colaboración el Instituto de Internet de Oxford (de la Universidad de Oxford) y Google, para acercar esta tecnología a la gente a través de experimentos. Una de las áreas en las que se enfocan estas pruebas es el cuidado del ambiente.
Entre las formas en que la IA ayuda a los humanos a interactuar más saludablemente con el planeta, enumera:
- Regula la cantidad de energía desperdiciada en el hogar apagando la calefacción y las luces cuando no hay nadie en un ambiente.
- Monitorea las áreas afectadas por la desertificación para ayudar a combatir las sequías.
- Modela el derretimiento de los glaciares y predice el aumento de los niveles del mar a fin de que se puedan tomar medidas efectivas.
- Ayuda a encontrar nuevas estructuras químicas para crear combustibles solares a partir de la luz solar.
- Explora cómo desarrollar sistemas e infraestructuras más eficientes energéticamente para reducir el impacto ambiental de los centros de datos y la computación de IA en sí.
"La IA es solo una herramienta en el proceso de comprender la complejidad del cambio climático, pero su capacidad para procesar grandes volúmenes de datos y descubrir patrones ofrece la oportunidad de desarrollar una mayor comprensión del ecosistema", explican.
Hablar con las orcas
Entre los proyectos ambientales de Inteligencia Artificial que Google lleva adelante hay, por ejemplo, uno enfocado en proteger las orcas en el mar de los Salish, en Norteamérica. En conjunto con Fisheries and Oceans Canada (DFO) y Rainforest Connection crearon un sistema para reducir la amenaza actual de esos enormes animales.
"Utilizamos redes neuronales profundas para rastrear, monitorear y observar el comportamiento de las orcas en el Mar Salish y enviar alertas a las autoridades canadienses. Con esta información, los administradores de mamíferos marinos pueden monitorear y tratar a las ballenas heridas, enfermas o angustiadas. En caso de un derrame de petróleo, el sistema de detección puede permitir a los expertos localizar a los animales y utilizar equipos especializados para alterar la dirección de viaje de las orcas y evitar la exposición".
Gracias a la IA pudieron aprender el "lenguaje" de las orcas. Para eso DFO proporcionó 1800 horas de audio subacuático y 68.000 etiquetas que identificaron el origen del sonido.
Detectar y combatir al "gusano cogollero"
En África, el gusano cogollero es una de las plagas que más amenaza los cultivos de maíz, y que pone en jaque desde 2016 a la agricultura que sostiene a miles de familias. Esta paga se extendió también a India y China y amenaza la seguridad alimentaria de millones de personas.
Una desarrolladora local, Nazirini Siraji, creó la "Aplicación Farmers Companion" utilizando TensorFlow, la plataforma de aprendizaje automático de código abierto de Google. Con esta aplicación gratuita los trabajadores agrícolas pueden identificar cuándo un cultivo está apestado y en qué etapa de su vida está el gusano, y saber así qué tan amenazante es y qué tan lejos es probable que se propague. En la app hay también consejos sobre cómo combatir esta plaga y detener su propagación.
"Cacería virtual" de animales, en fotos
Desde la década del 70 la Tierra perdió alrededor del 60% de su biodiversidad, y los pronósticos no son buenos para lo que viene: la ONU advirtió que el mundo podría perder un millón de especies en extinción en los próximos años.
Por eso, siete organizaciones lideradas por Conservation International y Google trabajaron con estas tecnología para mapear más de 4.5 millones de animales a partir de fotos tomadas con cámaras activadas por movimiento, conocidas como trampas para cámaras. Las fotos son parte de Wildlife Insights, una plataforma basada en la nube de Google habilitada para inteligencia artificial.
Así, con esta información y la derivada de ella, se puede modificar y ajustar la forma en la que se gestionan las áreas protegidas, educar sobre la conservación y obtener mejores datos para afinar el trabajo de los conservacionistas y responsables de la toma de decisiones.
