Los participantes en la COP27 deberían reconocer la importancia de colaborar para mejorar la tecnología, esencial para hacer frente al cambio climático.
La humanidad debe inventar su salida del problema climático, pero esto solo es viable si se hace de forma colaborativa y con un enfoque en la tecnología de vanguardia.
Una verdadera red climática, una alianza multinacional y multidisciplinar, puede dar forma a la tecnología y a la acción necesarias para poner fin al cambio climático.
Las cumbres mundiales como la COP27 son cruciales para alinear al mundo, impulsando los avances hacia la mitigación del cambio climático y la adaptación a él.
Este año habrá muchos debates sobre la financiación de la transición energética, la evaluación de los avances en los límites de emisiones determinados a nivel nacional y la transferencia de fondos entre países para proyectos relacionados con el clima.
Esto es positivo, pero no es suficiente. Es crucial que la ciencia y la tecnología ocupen un lugar central en el debate. La humanidad debe inventar su salida del problema climático.
Inventar nuestra salida del cambio climático
Ahí es donde la inteligencia artificial (IA), la computación en la nube híbrida y, pronto, la computación cuántica pueden ayudar. Una oportunidad importante para mitigar el cambio climático reside en el descubrimiento de nuevos materiales y en la reinvención de los procesos industriales existentes.
Un ejemplo es capturar el dióxido de carbono de forma más eficiente en fuentes puntuales o introducir procesos con emisiones negativas de carbono para fabricar cemento, acero y otros productos. La modelización geoespacial localizada y los sistemas de apoyo a la toma de decisiones pueden mejorar la adaptación al cambio climático, la resiliencia y la respuesta ante emergencias, para salvar vidas y crear infraestructuras resilientes. Avanzar en estos ámbitos requiere una nueva forma de acelerar el descubrimiento científico y, lo que es más importante, hacer que las herramientas digitales sean accesibles para la innovación, en cualquier lugar.
Tradicionalmente, o bien tropezamos con un nuevo material por un accidente afortunado, como ocurrió con el grafeno, o dedicamos tiempo y dinero a un proceso de ensayo y error.
En el segundo caso, los científicos se basan en sus conocimientos, experimentos y la literatura publicada para diseñar una molécula, con la esperanza de que tenga las propiedades deseadas. Después siguen muchos ciclos de síntesis y pruebas. Pero las posibilidades de configuraciones moleculares son enormes, superiores al número de átomos del universo. Esto eleva el número de posibles nuevos materiales hasta el infinito. La cantidad de datos, en constante aumento, también es enorme, con alrededor de medio millón de nuevos artículos publicados cada año solo en el campo de la ciencia de materiales, algo imposible de revisar para una persona en un tiempo razonable.
La mitigación y la adaptación necesitan ambas de la tecnología
Consideremos la mitigación del cambio climático. Para encontrar un nuevo material para membranas de filtrado de CO2 más eficaces, los investigadores de IBM recurrieron a la IA combinada con el conocimiento del dominio de la física.
En primer lugar, definieron las propiedades deseadas de la membrana que querían obtener: permeabilidad, selectividad química para gases específicos y durabilidad. A continuación, otro modelo de IA analizó el conocimiento previo sobre materiales para membranas, así como todas las patentes y publicaciones existentes pertinentes. Utilizaron modelos predictivos, denominados generativos, para crear posibles moléculas que hicieran el material más eficiente en el filtrado de CO2. El siguiente paso fue simular esta nueva molécula en una computadora de alto rendimiento, para confirmar que se comportaba como se esperaba. En el futuro, una computadora cuántica podría hacer que estas simulaciones moleculares fueran aún más eficientes.
Una vez confirmado el diseño, el paso final es crear la membrana real en un laboratorio impulsado por IA, como IBM RoboRXN. Combina IA, computación en la nube y robótica para ayudar a los investigadores a diseñar y sintetizar nuevas moléculas en cualquier lugar y en cualquier momento.
Pero la mitigación por sí sola no basta. Algunos efectos del cambio climático han llegado para quedarse; debemos aprender a convivir con ellos.
Las alianzas ya están funcionando
Cuando se trata de la adaptación al cambio climático, hay un ingrediente clave para impulsar el progreso: las alianzas, para desplegar ampliamente los datos y las tecnologías de IA.
IBM colabora con varios socios en innovación, entre ellos el Science and Technology Facilities Council (STCF) del Reino Unido, Environment and Climate Change Canada (ECCC) y African Risk Capacity (ARC). Persiguen enfoques de descarbonización más rápidos e impulsan conjuntamente acciones relacionadas con la adaptación y la resiliencia.
Pero la mayoría de las aplicaciones climáticas necesitan datos de múltiples almacenes y lugares de todo el planeta. Se trata de agencias gubernamentales, laboratorios nacionales, empresas de obtención de imágenes de la Tierra e instituciones de investigación, que generan a diario petabytes de datos relevantes para el clima. La IA puede ayudar a dar sentido a estos datos distribuidos mediante la colaboración; llamémosla “red climática global”. Los investigadores y socios de IBM se encuentran ahora en las primeras etapas de explorar la viabilidad técnica de esta idea, con las alianzas en curso.
El equipo STFC-IBM aprovecha las innovaciones en la indexación de datos climáticos multidimensionales para descubrir rápidamente información relevante para el clima, como la procedente de imágenes aéreas, mapas, IoT, drones, LiDAR, satélites, predicciones meteorológicas y proyecciones del cambio climático. La tecnología está preparada para acelerar mil veces el descubrimiento de dichos datos, lo que permitirá profundizar en nuestra comprensión del impacto del cambio climático y salvar vidas.
Tomemos como ejemplo las inundaciones. En el Reino Unido, unos 1,8 millones de personas viven en zonas de alto riesgo de inundaciones mortales, que causan daños por valor de unos 1.600 millones de libras esterlinas al año. Basándose en trabajos anteriores sobre la detección de inundaciones que utiliza la herramienta tecnológica de descubrimiento de datos climáticos, el equipo empleó un nuevo modelo de IA para seguir en tiempo casi real los eventos de inundación en el Reino Unido. Los investigadores utilizaron datos de inundaciones en el Reino Unido cartografiados por el Servicio de Gestión de Emergencias de Copernicus de la Unión Europea, semiautomatizado, incluida la inundación que devastó York en 2015. La IA modeló los datos con una precisión media del 98 % en comparación con la verdad de referencia.
IBM Research y ECCC utilizan la IA para comparar datos meteorológicos históricos, acelerar la comprensión de los fenómenos meteorológicos severos y predecir mejor los futuros eventos extremos.
Además, IBM también está empezando a colaborar con African Risk Capacity (ARC), basándose en la alianza estratégica de IBM con la Universidad WITS para mejorar la modelización y las predicciones de riesgos climáticos en el continente africano. África se ha visto especialmente afectada por el cambio climático, y la mayoría de los países carecen de un sistema temprano de alerta meteorológica, por lo que la mejor modelización y predicción con IA serán herramientas importantes en el futuro.
La ciencia y el talento científico no conocen fronteras, y las tecnologías que se desarrollan podrían ser accesibles en todo el mundo.
Para acelerar aún más la investigación y las aplicaciones climáticas, debemos unirnos para dar forma a la visión y la viabilidad técnica de lanzar una verdadera red climática: una alianza multinacional y multidisciplinar. Solo juntos conseguiremos acercar nuestro futuro sostenible, y hacerlo más rápido.
