Es un momento histórico para la inteligencia artificial (IA). Todas las piezas están encajando: los macrodatos, los avances en hardware, los potentes algoritmos de IA emergentes y una comunidad de código abierto que ofrece herramientas y reduce las barreras de entrada tanto para la industria como para las empresas emergentes. El resultado: la IA está saliendo de los laboratorios de investigación para incorporarse a nuestra vida cotidiana: desde la navegación por las ciudades y los viajes compartidos hasta nuestras redes energéticas y el mundo en línea.
En 2018, todo el mundo empieza a ver el valor comercial de la IA. Cada año se incorpora a más y más cosas, y se vuelve cada vez más inteligente, acelerando la innovación humana. Sin embargo, a medida que la IA se vuelve más potente, más autónoma y más amplia en sus usos e impacto, la cuestión aún no resuelta de su seguridad adquiere una importancia primordial. Entre los riesgos figuran los sesgos, la toma de decisiones deficiente, la falta de transparencia, la pérdida de empleos y el uso malintencionado de la IA, como en el caso de las armas autónomas.
Sin embargo, el desafío va más allá de orientar una «IA al servicio de las personas» y garantizar una «IA al servicio de la Tierra». A medida que crecen la magnitud y la urgencia de los efectos económicos y sobre la salud humana de la degradación de nuestro entorno natural, tenemos la oportunidad de explorar cómo la IA puede ayudar a transformar los sectores y sistemas tradicionales para hacer frente al cambio climático, garantizar la seguridad alimentaria e hídrica, construir ciudades sostenibles y proteger la biodiversidad y el bienestar humano.
Con este fin, en un nuevo informe del Foro y PwC presentado este año en Davos, mostramos la importante oportunidad que ofrece aprovechar la IA en beneficio de la Tierra. Aquí presentamos ocho de las aplicaciones de IA identificadas como «transformadoras» para abordar los desafíos del planeta:
1. Vehículos eléctricos autónomos y conectados
Los vehículos autónomos (VA) guiados por IA permitirán la transición hacia la movilidad bajo demanda en los próximos años y décadas. Es posible lograr importantes reducciones de gases de efecto invernadero en el transporte urbano mediante la optimización de rutas y del tráfico, algoritmos de conducción ecológica, la circulación programada de automóviles en «convoy» y los servicios autónomos de viajes compartidos. Las flotas de VA eléctricos serán fundamentales para obtener beneficios reales.
2. Redes de energía distribuidas
La IA puede mejorar la previsibilidad de la demanda y el suministro de energías renovables en una red distribuida, optimizar el almacenamiento de energía, la eficiencia y la gestión de la carga, ayudar a integrar las renovables y aumentar su fiabilidad, además de permitir precios y transacciones dinámicos que creen incentivos de mercado.
3. Agricultura inteligente y sistemas alimentarios
La agricultura potenciada por IA implica la recopilación automatizada de datos, la toma de decisiones y la adopción de medidas correctivas mediante la robótica, a fin de detectar tempranamente enfermedades y problemas en los cultivos, proporcionar nutrientes al ganado en el momento oportuno y, en general, optimizar los insumos y los rendimientos agrícolas en función de la oferta y la demanda. Esto promete aumentar la eficiencia en el uso de los recursos en el sector agrícola, reducir el uso de agua, fertilizantes y pesticidas que dañan ecosistemas importantes, y aumentar la resiliencia ante fenómenos climáticos extremos.
4. Predicción meteorológica y climática de próxima generación
Está floreciendo un nuevo campo, la «informática climática», que utiliza la IA para transformar radicalmente la predicción meteorológica y mejorar nuestra comprensión de los efectos del cambio climático. Tradicionalmente, este campo requiere computación de alto rendimiento y gran consumo energético, pero las redes de aprendizaje profundo pueden hacer que los ordenadores funcionen mucho más rápido e incorporen más complejidad del sistema del «mundo real» en los cálculos.
En poco más de una década, la potencia de cálculo y los avances en IA permitirán que los ordenadores domésticos alcancen la potencia de las supercomputadoras actuales, reduciendo el costo de la investigación, impulsando la productividad científica y acelerando los descubrimientos. Las técnicas de IA también podrían ayudar a corregir sesgos en los modelos, extraer los datos más pertinentes para evitar su degradación, predecir fenómenos extremos y utilizarse para modelar impactos.
5. Respuesta inteligente ante desastres
La IA puede analizar simulaciones y datos en tiempo real (incluidos los de las redes sociales) sobre fenómenos meteorológicos y desastres en una región para detectar vulnerabilidades y mejorar la preparación ante desastres, emitir alertas tempranas y priorizar la respuesta mediante la coordinación de las capacidades de información de emergencia. Algún día, el aprendizaje profundo por refuerzo podría integrarse en simulaciones de desastres para determinar estrategias de respuesta óptimas, de forma similar a como se utiliza actualmente la IA para identificar la mejor jugada en juegos como AlphaGo.
6. Ciudades inteligentes, conectadas y habitables diseñadas con IA
La IA podría utilizarse para simular y automatizar la elaboración de leyes de zonificación, normas de construcción y mapas de llanuras inundables, en combinación con la realidad aumentada y la realidad virtual (RA y RV). Los datos en tiempo real de toda la ciudad sobre energía, consumo y disponibilidad de agua, flujos de tráfico y de personas, y condiciones meteorológicas podrían generar un «panel urbano» para optimizar la sostenibilidad urbana.
7. Una Tierra digital transparente
Un panel geoespacial digital del planeta, en tiempo real, con API abierta y potenciado por IA, permitiría vigilar, modelar y gestionar los sistemas ambientales a una escala y velocidad nunca antes posibles: desde combatir la deforestación ilegal, la extracción de agua, la pesca ilegal y la caza furtiva, hasta hacer frente a la contaminación atmosférica, responder a los desastres naturales y promover la agricultura inteligente.
8. Aprendizaje por refuerzo para lograr avances en las ciencias de la Tierra
Esta técnica incipiente de IA —que no requiere datos de entrada, utiliza mucha menos potencia de cálculo y en la que una IA de tipo evolutivo aprende por sí misma— podría desarrollarse pronto hasta aplicarse a problemas del mundo real en las ciencias naturales. Es fundamental colaborar con científicos de la Tierra para identificar los sistemas —de la ciencia del clima, la ciencia de los materiales, la biología y otros campos— que pueden codificarse para aplicar el aprendizaje por refuerzo al progreso y los descubrimientos científicos. Por ejemplo, Demis Hassabis, cofundador de DeepMind, ha sugerido que, en la ciencia de los materiales, un descendiente de AlphaGo Zero podría utilizarse para buscar un superconductor a temperatura ambiente: una sustancia hipotética que permite crear sistemas energéticos increíblemente eficientes.
En conclusión, vivimos tiempos emocionantes. Ahora es posible abordar algunos de los mayores problemas del mundo con tecnologías emergentes como la IA. Es hora de poner la IA al servicio del planeta.
El programa 4IR for the Earth es una colaboración entre el Foro Económico Mundial, PwC y la Universidad de Stanford, y también cuenta con el apoyo de la Fundación MAVA. El programa busca acelerar la innovación tecnológica para hacer frente a los desafíos ambientales más apremiantes de la Tierra. Ayudará a identificar, apoyar y ampliar nuevas iniciativas, alianzas y modelos de negocio que aprovechen la tecnología para transformar la manera en que el mundo aborda los desafíos ambientales. Los informes publicados hasta la fecha en la serie 4IR for the Earth se pueden encontrar aquí.
