¿Puede la cada vez más popular inteligencia artificial ayudar a proteger nuestro planeta de las amenazas humanas y los desastres naturales? César Beltrán, líder del Grupo de Inteligencia Artificial en la PUCP, nos presenta 4 formas en las que puede contribuir a esta meta, tanto a nivel local como global.

La inteligencia artificial (IA) es un tema que ha ganado una inmensa popularidad y se ha convertido rápidamente en un tema candente tanto en las redes sociales y medios como en las conversaciones diarias con amigos y colegas. y que viene siendo comentado en diversas plataformas como noticieros, foros, etc. Desde los programas de generación de imágenes que han hecho dudar a más de uno hasta el ya omnipresente ChatGPT, se está convirtiendo progresivamente en un aspecto cada vez más común en nuestra vida cotidiana. 

Pero mientras la mayor parte de las discusiones se han centrado en cómo la inteligencia artificial puede mejorar nuestra productividad como seres humanos, la IA también tiene un gran potencial para ser de ayuda en la protección del medio ambiente.

Aquí, el profesor de nuestra universidad y líder del Grupo de Inteligencia Artificial del Departamento de Ingeniería César Beltrán nos comenta 4 usos de la IA que contribuyen al cuidado y la sostenibilidad de nuestro entorno, a nivel local y global. 

Fuente: ANDINA

1. Mitigar el impacto de los desastres naturales 

Beltrán cuenta que, actualmente, viene desarrollando un proyecto que involucra el procesamiento de imágenes satelitales para identificar características relevantes que pueden ser útiles en la respuesta a ciertos desastres naturales. Para ello, han colaborado con CONIDA, la Agencia Espacial peruana que administra el satélite nacional y suele proporcionar información a entidades públicas y privadas.

En concreto, el modelo de IA que se busca implementar es capaz de identificar cuerpos de agua con cerca de un 90% de precisión. “Esto es útil para identificar las áreas que han sido inundadas luego de un huayco o lluvias torrenciales y saber rápidamente qué tipo de ayuda se puede llevar a las zonas afectadas”, explica el ingeniero.  

Con la misma tecnología, Beltrán también ha trabajado en un modelo capaz de identificar aquellas zonas que han sido afectadas por incendios forestales para determinar si estos han dañado bosques, reservas naturales o si representan un peligro para las poblaciones cercanas.

Estos proyectos utilizan basan sus modelos de aprendizaje en las redes convolucionales, diseñadas para procesar y analizar datos estructurados como imágenes o señales de audio para extraer características claves y aprender patrones importantes. 

Fuente: Reddit

2. Predicción de los fenómenos climatológicos

Beltrán también forma parte de un proyecto de IA de previsión metereológica. Mediante técnicas de aprendizaje automático, este modelo busca ser capaz de identificar cuáles son los patrones relacionados a fenómenos climatológicos como la lluvia a partir de los registros históricos con los que se cuenta, para predecir el tiempo con mayor antelación y precisión. 

En esa línea, el ingeniero cuenta que actualmente está colaborando con el SENAMHI en un modelo para predecir con alta precisión la caída de rayos en el Parque Nacional de Huascarán, donde han ocurrido accidentes fatales con turistas debido a este fenómeno. 

Contar con esta tecnología es importante no solo en un contexto donde el cambio climático ha aumentado la frecuencia de los eventos meteorológicos extremos, afirma Beltrán, sino porque en nuestro país existe un problema con la falta de información disponible. Actualmente, señala, los modelos climáticos de predicción solo pueden anticipar el clima hasta dos semanas como máximo. 

Entonces, el objetivo es que con estos modelos de mayor precisión las entidades responsables puedan prepararse con una mayor antelación para tomar las precauciones necesarias y proteger a la población vulnerable de fenómenos climatológicos adversos. 

Fuente: Perú Energía

3. Optimizar nuestro consumo de energía

Otro aspecto para el cual la IA puede desempeñar un rol importante es la optimización del consumo energético en las viviendas. Mediante modelos que consideran factores como la ubicación y el clima de la ciudad en la que estas se encuentran, es posible realizar un análisis comparativo para identificar aquellos edificios y casas que están desperdiciando energía, y encontrar oportunidades de ahorro mediante cambios en la infraestructura, como el reemplazo de ventanas por otras más eficientes en términos energéticos. 

4. Aumentar la producción de energía renovable

Asimismo, la inteligencia artificial también puede ser útil para mejorar la eficiencia de la producción de energía renovable gracias a los algoritmos de redes neuronales, una técnica muy poderosa capaz de aprender patrones secuenciales y recordar información del pasado. 

Por ejemplo, en el vecino Chile Beltrán ha observado proyectos con el objetivo de predecir la cantidad de energía que un parque eólico puede generar en un día, basándose en las condiciones climáticas y las características de las hélices.

Este tipo de iniciativas permitiría conocer con anticipación la cantidad de energía que se podría suministrar en un periodo de tiempo determinado, así como modificar adecuadamente los parámetros de la infraestructura generadora de la energía para adaptarla al clima local y así maximizar su productividad.