Cómo la ciencia ciudadana potenciada por la IA está ampliando la acción climática

La rápida aceleración del cambio climático requiere más que soluciones de arriba hacia abajo e intervenciones de expertos: exige que las comunidades en la primera línea estén equipadas con tecnologías de vanguardia, junto con información práctica y herramientas de colaboración.

La inteligencia artificial (IA), junto con la ciencia ciudadana, nos brinda una oportunidad única para escalar, democratizar y mejorar el monitoreo y la acción climática. Mientras que la ciencia ciudadana permite la recolección y el procesamiento de datos en el contexto de la sostenibilidad, la IA complementa esto a través de un análisis eficaz.

La combinación de la IA con la ciencia ciudadana tiene un enorme potencial para abordar los desafíos de la sostenibilidad con soluciones que integran precisión de datos, análisis predictivo, monitoreo en tiempo real e inteligencia ambiental integrada.

A continuación, tres formas en que la ciencia ciudadana impulsada por la IA puede amplificar las iniciativas lideradas por la comunidad en lo que respecta al monitoreo y la acción climática.

La IA puede procesar rápidamente una gran cantidad de datos ambientales, lo que eleva la calidad y el poder predictivo de los conjuntos de datos obtenidos por la comunidad. Tradicionalmente, los proyectos de ciencia ciudadana han dependido de la recolección manual de datos y de herramientas estadísticas básicas, que a menudo están limitadas por recursos escasos e inconsistencia de datos. La IA puede cerrar estas brechas automatizando la limpieza de datos, validando insumos y detectando patrones que de otro modo son invisibles al ojo humano.

Por ejemplo, WRc (Water Research Centre) se asoció con la empresa de modelado de datos de lluvia Rain++ y la Universidad Nacional de Taiwán para entrenar modelos de IA que identifiquen marcadores visuales de la salud de los ríos usando miles de fotografías tomadas por el grupo comunitario Friends of Bradford's Becks. Otro ejemplo es el proyecto River Watchers, un proyecto colaborativo entre River Cleanup y VITO (Instituto Flamenco de Investigación Tecnológica). Aquí, los ciudadanos toman fotos de basura y la IA ayuda a identificar el tipo de residuo y lo agrega a un mapa interactivo para crear una visión detallada de la contaminación en el área, un recurso valioso para los esfuerzos de limpieza y los responsables de políticas.

De manera similar, en India, el UNDP Accelerator Lab desarrolló la plataforma digital GeoAI en colaboración con la Universidad de Nottingham para detectar puntos críticos de contaminación del aire usando imágenes satelitales y algoritmos de detección de objetos con IA. Esta última parte involucró algoritmos de IA entrenados por un gran grupo de científicos ciudadanos de todo el mundo que se ofrecieron como voluntarios para generar datos de entrenamiento y validación para que los algoritmos de IA mejoraran su precisión. Aplicando algoritmos de IA a estos datos entrenados por ciencia ciudadana, se detectaron más de 47.000 hornos de ladrillos en las llanuras indogangéticas de India, lo que permitió la acción regulatoria y la mitigación de la contaminación.

Estas soluciones destacan cómo la ciencia ciudadana impulsada por la IA puede mover el monitoreo de la observación reactiva a la gestión proactiva, permitiendo que las comunidades intervengan antes de que los problemas ambientales escalen.

Las herramientas impulsadas por IA están revolucionando la manera en que los ciudadanos participan cada vez más en el monitoreo de la biodiversidad. Existen, por ejemplo, aplicaciones móviles equipadas con reconocimiento de imágenes y sonidos mediante IA: iNaturalist, la aplicación Merlin Bird ID y la aplicación Biome de Japón permiten a las personas registrar e identificar especies a partir de fotografías o grabaciones de audio. Esta capacidad de interactuar en tiempo real aumenta la frecuencia y la cobertura con las que se realizan las observaciones de biodiversidad y mejora la fiabilidad de los datos al proporcionar retroalimentación y validación inmediatas.

La aplicación Biome en Japón utiliza algoritmos de IA para identificar especies y permite la gamificación, donde los usuarios reciben puntos por enviar grabaciones y ayudar con la identificación, lo que inevitablemente fomenta una comunidad activa. La aplicación ha acumulado más de seis millones de registros de biodiversidad desde 2019, con una precisión comunitaria que supera el 95 % en aves, mamíferos, reptiles y anfibios. Los datos de la aplicación además alimentan la planificación de la conservación y respaldan las divulgaciones ambientales de las empresas.

Existen otros proyectos, como una aplicación finlandesa para el monitoreo de aves llamada Muuttolintujen kevät (o MK, por sus siglas en inglés), que significa Primavera de las Aves Migratorias, donde las vocalizaciones de las aves registradas por la aplicación son identificadas y clasificadas por un sistema de IA en segundo plano. Este tipo de participación continua y distribuida a través de la ciencia ciudadana permite a las comunidades producir datos ecológicos en tiempo casi real, lo cual puede informar la conservación, la adaptación y también la formulación de políticas, y lo hace de manera mucho más ágil que los métodos tradicionales de relevamiento.

Los sistemas de monitoreo impulsados por IA tienen la capacidad única de sintetizar conjuntos de datos ambientales diversos, que incluyen observaciones de ciencia ciudadana, imágenes satelitales, datos de sensores y modelos meteorológicos. Esta capacidad de integración proporciona a las comunidades métricas aisladas, junto con información integral y accionable sobre dinámicas ambientales complejas.

Un ejemplo destacado de esto es Google Earth Engine, una plataforma en la nube que combina big data, IA y aprendizaje automático para analizar imágenes geoespaciales y satelitales con el fin de rastrear la deforestación, la calidad del agua y la expansión urbana a nivel global. Las comunidades pueden subir e integrar sus datos generados por ciudadanos con insumos de teledetección, lo que, a su vez, facilita la investigación ambiental a gran escala, las evaluaciones de biodiversidad y el análisis del cambio climático.

De manera similar, la Iniciativa de Cambio Climático de la Agencia Espacial Europea emplea procesamiento de IA para clasificar imágenes y permitir la detección rápida de deforestación, inundaciones y expansión urbana. Cuando estos datos son accesibles a las comunidades a través de marcos de datos abiertos, esto permite a las partes interesadas comprender y responder a los cambios ambientales casi en tiempo real.

En lo que respecta al monitoreo de la calidad del agua, los modelos de IA multimodales pueden integrar datos recolectados por ciudadanos con sistemas de teledetección y modelos hidrológicos para prever eventos de contaminación y guiar estrategias de mitigación a nivel comunitario.

La convergencia de la IA y la ciencia ciudadana ofrece a las comunidades herramientas transformadoras que recopilan datos climáticos y ayudan en la interpretación y acción con mayor precisión e impacto. Con la mejora de la precisión de los datos, la habilitación del monitoreo en tiempo real de la biodiversidad y la integración de conjuntos de datos de múltiples fuentes, estas soluciones pueden facilitar alertas tempranas e informar la toma de decisiones y la defensa basada en evidencia a nivel comunitario.

Estas tecnologías ya no son experimentales; están comprobadas, son escalables y están listas para apoyar a las comunidades de todo el mundo en sus procesos de resiliencia climática.

El futuro del monitoreo y la gestión del clima depende de aprovechar la IA para democratizar y amplificar las voces y acciones de los ciudadanos, convirtiendo a estas comunidades locales en una fuerza global para mejorar la sostenibilidad. Empoderar a las comunidades con estas herramientas de IA no es solo una mejora técnica, sino una invitación a participar, innovar y liderar en el movimiento global contra el cambio climático.

A medida que la ciencia ciudadana y la IA evolucionan simultáneamente, redefinen las posibilidades para todos los ciudadanos y comunidades y, lo más importante, para el planeta que todos compartimos.