{"id":16605,"date":"2019-06-21T08:58:47","date_gmt":"2019-06-21T14:58:47","guid":{"rendered":"http:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=16605"},"modified":"2019-06-21T08:59:39","modified_gmt":"2019-06-21T14:59:39","slug":"aqui-hay-10-maneras-en-que-la-ia-podria-ayudar-a-combatir-el-cambio-climatico","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/ia\/aqui-hay-10-maneras-en-que-la-ia-podria-ayudar-a-combatir-el-cambio-climatico\/","title":{"rendered":"Aqu\u00ed hay 10 maneras en que la IA podr\u00eda ayudar a combatir el cambio clim\u00e1tico."},"content":{"rendered":"

Algunos de los nombres m\u00e1s importantes en la investigaci\u00f3n de la IA han trazado\u00a0<\/span>una hoja de ruta que<\/span>\u00a0sugiere c\u00f3mo el aprendizaje autom\u00e1tico puede ayudar a\u00a0<\/span>salvar a nuestro planeta y a la humanidad de un peligro inminente<\/span>\u00a0.<\/span><\/span><\/p>\n

El informe cubre las posibles intervenciones de aprendizaje autom\u00e1tico en 13 dominios, desde los sistemas el\u00e9ctricos hasta las granjas y los bosques, y la predicci\u00f3n del clima.\u00a0Dentro de cada dominio, se desglosan las contribuciones para varias subdisciplinas dentro del aprendizaje autom\u00e1tico, incluida la visi\u00f3n por computadora, el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje por refuerzo.<\/span><\/span><\/p>\n

Las recomendaciones tambi\u00e9n se dividen en tres categor\u00edas: “alto apalancamiento” para problemas bien adaptados al aprendizaje autom\u00e1tico, donde tales intervenciones pueden tener un impacto especialmente grande;\u00a0“A largo plazo” para soluciones que no tendr\u00e1n beneficios hasta 2040;\u00a0y “alto riesgo” para b\u00fasquedas que tienen resultados menos seguros, ya sea porque la tecnolog\u00eda no est\u00e1 madura o porque no se sabe lo suficiente para evaluar las consecuencias.\u00a0Muchas de las recomendaciones tambi\u00e9n resumen los esfuerzos existentes que ya est\u00e1n ocurriendo pero que a\u00fan no est\u00e1n a escala.<\/span><\/span><\/p>\n

La compilaci\u00f3n del informe fue dirigida por David Rolnick, becario postdoctoral en la Universidad de Pennsylvania, y asesorado por varias personalidades de alto perfil, entre ellas Andrew Ng, cofundador de Google Brain y un destacado empresario y educador de AI;\u00a0Demis Hassabis, fundadora y CEO de DeepMind;\u00a0Jennifer Chayes, directora general de Microsoft Research;\u00a0y Yoshua Bengio, quien recientemente gan\u00f3 el Premio Turing por sus contribuciones al campo.\u00a0Si bien los investigadores ofrecen una lista muy completa de algunas de las \u00e1reas principales donde el aprendizaje autom\u00e1tico puede contribuir, tambi\u00e9n se\u00f1alan que no es una bala de plata.\u00a0En \u00faltima instancia, la pol\u00edtica ser\u00e1 el principal impulsor de una acci\u00f3n clim\u00e1tica efectiva a gran escala.<\/span><\/span><\/p>\n

Aqu\u00ed hay solo 10 de las recomendaciones de “alto apalancamiento” del informe.\u00a0Lea la versi\u00f3n completa\u00a0<\/span>aqu\u00ed<\/span><\/a>\u00a0.<\/span><\/span><\/p>\n

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1. Mejorar las predicciones de cu\u00e1nta electricidad necesitamos<\/span><\/h4>\n<\/div>\n

Si vamos a confiar en m\u00e1s fuentes de energ\u00eda renovable, las empresas de servicios p\u00fablicos necesitar\u00e1n\u00a0<\/span>mejores formas de predecir<\/span>\u00a0cu\u00e1nta energ\u00eda se necesita, en tiempo real y en el largo plazo.\u00a0Ya existen algoritmos que pueden pronosticar la demanda de energ\u00eda, pero podr\u00edan mejorarse teniendo en cuenta los mejores climas locales y los patrones clim\u00e1ticos o el comportamiento de los hogares.\u00a0Los esfuerzos para hacer que los algoritmos sean m\u00e1s explicables tambi\u00e9n podr\u00edan ayudar a los operadores de servicios p\u00fablicos a interpretar sus resultados y usarlos en la programaci\u00f3n de cu\u00e1ndo poner en l\u00ednea las fuentes renovables.<\/span><\/span><\/p>\n

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2. Descubre nuevos materiales.<\/span><\/h4>\n<\/div>\n

Los cient\u00edficos necesitan desarrollar materiales que almacenen, cosechen y utilicen energ\u00eda de manera m\u00e1s eficiente, pero el proceso de descubrir nuevos materiales suele ser lento e impreciso.\u00a0El aprendizaje autom\u00e1tico puede\u00a0<\/span>acelerar las cosas<\/span>\u00a0al encontrar, dise\u00f1ar y evaluar nuevas estructuras qu\u00edmicas con las propiedades deseadas.\u00a0Esto podr\u00eda, por ejemplo, ayudar a crear\u00a0<\/span>combustibles solares<\/span>\u00a0, que pueden almacenar energ\u00eda de la luz solar, o identificar absorbentes de di\u00f3xido de carbono m\u00e1s eficientes o materiales estructurales que requieren mucho menos carbono para crear.\u00a0Los \u00faltimos materiales podr\u00edan reemplazar un d\u00eda al acero y al cemento, cuya producci\u00f3n representa casi el 10% de todas las emisiones globales de gases de efecto invernadero.<\/span><\/span><\/p>\n

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3. Optimizar c\u00f3mo se enruta la carga.<\/span><\/h4>\n<\/div>\n

El env\u00edo de productos a todo el mundo es un proceso\u00a0<\/span>complejo<\/span>\u00a0y, a menudo, altamente ineficiente que implica la interacci\u00f3n de diferentes tama\u00f1os de env\u00edo, diferentes tipos de transporte y una red cambiante de or\u00edgenes y destinos.\u00a0El aprendizaje autom\u00e1tico podr\u00eda ayudar a encontrar maneras de agrupar tantos env\u00edos como sea posible y minimizar el n\u00famero total de viajes.\u00a0Dicho sistema tambi\u00e9n ser\u00eda m\u00e1s resistente a las interrupciones del transporte.<\/span><\/span><\/p>\n

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4. Barreras m\u00e1s bajas para la adopci\u00f3n de veh\u00edculos el\u00e9ctricos.<\/span><\/h4>\n<\/div>\n

Los veh\u00edculos el\u00e9ctricos, una estrategia clave para descarbonizar el transporte, enfrentan varios desaf\u00edos de adopci\u00f3n en los que el aprendizaje autom\u00e1tico podr\u00eda ayudar.\u00a0Los algoritmos pueden mejorar la administraci\u00f3n de energ\u00eda de la bater\u00eda para aumentar el kilometraje de cada carga y reducir la “ansiedad de rango”, por ejemplo.\u00a0Tambi\u00e9n pueden modelar y predecir el comportamiento de la carga agregada para ayudar a los operadores de redes a cumplir y administrar su carga.<\/span><\/span><\/p>\n

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5. Ayudar a hacer edificios m\u00e1s eficientes<\/span><\/h4>\n<\/div>\n

Los sistemas de control inteligente pueden\u00a0<\/span>reducir dr\u00e1sticamente el consumo de energ\u00eda de un edificio<\/span>\u00a0al tomar en cuenta los pron\u00f3sticos del clima, la ocupaci\u00f3n del edificio y otras condiciones ambientales para ajustar las necesidades de calefacci\u00f3n, refrigeraci\u00f3n, ventilaci\u00f3n e iluminaci\u00f3n en un espacio interior.\u00a0Un edificio inteligente tambi\u00e9n podr\u00eda comunicarse directamente con la red para reducir la cantidad de energ\u00eda que est\u00e1 usando si hay una escasez de suministro de electricidad con bajo contenido de carbono en un momento dado.<\/span><\/span><\/p>\n

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6. Crear mejores estimaciones de cu\u00e1nta energ\u00eda estamos consumiendo.<\/span><\/h4>\n<\/div>\n

Muchas regiones del mundo tienen poca o ninguna informaci\u00f3n sobre su consumo de energ\u00eda y las emisiones de gases de efecto invernadero, lo que puede ser un obst\u00e1culo importante para dise\u00f1ar e implementar estrategias de mitigaci\u00f3n efectivas.\u00a0Las t\u00e9cnicas de visi\u00f3n por computadora pueden\u00a0<\/span>extraer huellas y caracter\u00edsticas<\/span>\u00a0de la\u00a0construcci\u00f3n\u00a0de im\u00e1genes satelitales para alimentar algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico que pueden estimar el consumo de energ\u00eda a nivel de ciudad.\u00a0Las mismas t\u00e9cnicas tambi\u00e9n podr\u00edan identificar qu\u00e9 edificios deber\u00edan modernizarse para maximizar su eficiencia.<\/span><\/span><\/p>\n

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7. Optimizar las cadenas de suministro.<\/span><\/h4>\n<\/div>\n

De la misma manera que el aprendizaje autom\u00e1tico puede optimizar las rutas de env\u00edo, tambi\u00e9n puede minimizar las ineficiencias y las emisiones de carbono en las cadenas de suministro de las industrias de alimentos, moda y bienes de consumo.\u00a0Las mejores predicciones de la oferta y la demanda deber\u00edan reducir significativamente los residuos de producci\u00f3n y transporte, mientras que las recomendaciones espec\u00edficas para productos con bajo contenido de carbono podr\u00edan fomentar un consumo m\u00e1s respetuoso con el medio ambiente.<\/span><\/span><\/p>\n

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8. Hacer posible la agricultura de precisi\u00f3n a escala.<\/span><\/h4>\n<\/div>\n

Gran parte de la agricultura moderna est\u00e1 dominada por el monocultivo, la pr\u00e1ctica de producir un solo cultivo en una gran franja de tierra.\u00a0Este enfoque facilita a los agricultores el manejo de sus campos con tractores y otras herramientas b\u00e1sicas automatizadas, pero tambi\u00e9n elimina los nutrientes del suelo y reduce su productividad.\u00a0Como resultado, muchos agricultores dependen en gran medida de los fertilizantes a base de nitr\u00f3geno, que pueden convertirse en \u00f3xido nitroso, un gas de efecto invernadero 300 veces m\u00e1s potente que el di\u00f3xido de carbono.\u00a0Los robots que se ejecutan en un software de aprendizaje autom\u00e1tico podr\u00edan\u00a0<\/span>ayudar a los agricultores a<\/span>\u00a0administrar una mezcla de cultivos de manera m\u00e1s efectiva a escala, mientras que los algoritmos podr\u00edan ayudar a los agricultores a predecir qu\u00e9 cultivos plantar, c\u00f3mo regenerar la salud de sus tierras y reducir la necesidad de fertilizantes.<\/span><\/span><\/p>\n

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9. Mejorar el seguimiento de la deforestaci\u00f3n.<\/span><\/h4>\n<\/div>\n

La deforestaci\u00f3n contribuye a aproximadamente el 10% de las emisiones globales de gases de efecto invernadero, pero su seguimiento y prevenci\u00f3n suelen ser un proceso manual tedioso que tiene lugar en el terreno.\u00a0Las im\u00e1genes satelitales y la visi\u00f3n por computadora pueden analizar autom\u00e1ticamente la p\u00e9rdida de la cubierta arb\u00f3rea a una escala mucho mayor, y los sensores en el suelo,\u00a0<\/span>combinados con algoritmos<\/span>\u00a0para detectar sonidos de motosierra, pueden ayudar a las autoridades locales a detener la actividad ilegal.<\/span><\/span><\/p>\n

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10. Indicar a los consumidores que cambien la forma en que compramos.<\/span><\/h4>\n<\/div>\n

Las t\u00e9cnicas que los anunciantes han utilizado con \u00e9xito para dirigirse a los consumidores pueden utilizarse para ayudarnos a comportarnos de una manera m\u00e1s respetuosa con el medio ambiente.\u00a0Los consumidores podr\u00edan recibir intervenciones personalizadas para promover su inscripci\u00f3n en programas de ahorro de energ\u00eda, por ejemplo.<\/span><\/span><\/p>\n

Fuente: MIT Technology Review<\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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