Conclusiones clave
- Los investigadores están utilizando IA para reducir la sobrepesca en la cuenca del Nilo en África.
- El proyecto es parte de un esfuerzo mayor para aprovechar la inteligencia artificial para mejorar la sostenibilidad en una amplia gama de industrias.
-
Pero un experto dice que la cantidad de energía y otros recursos necesarios para implementar hardware y software de IA podrían generar sus propios problemas.
La inteligencia artificial (IA) está ayudando a prevenir la sobrepesca en un intento por proteger el suministro mundial de especies marinas comestibles que disminuye rápidamente.
Un nuevo proyecto utiliza IA para mejorar la identificación y medición de especies de peces en la cuenca del Nilo en África. El software puede ayudar a los científicos a comprender la densidad de población de peces más rápidamente que los observadores humanos. Es parte de un esfuerzo mayor para aprovechar la IA para mejorar la sostenibilidad en una amplia gama de industrias.
"Lo prometedor de la IA es que ahora nos permite realizar tareas que consumirían mucho tiempo o serían imposiblemente complejas utilizando métodos tradicionales, con mucha más velocidad y eficiencia", Andrew Dunckelman, director de impacto e información de Google.org, el brazo caritativo del gigante de las búsquedas, le dijo a Lifewire en una entrevista por correo electrónico.
Algo sospechoso
La Organización de las Naciones Unidas para la Agricultura y la Alimentación está trabajando para mejorar el acceso a la tecnología de IA que monitorea las poblaciones de peces. Obtener más información sobre las especies de peces podría ayudar a construir algoritmos para identificar especies y sus ubicaciones y reconocer cualquier cambio.
La ONU estima que un tercio de todas las poblaciones de peces están sobreexplotadas y ya no son sostenibles. Para ayudar a mantener seguras las poblaciones de peces, los investigadores de la Universidad de Florida también están utilizando IA para asegurarse de que los pescadores no capturen especies en peligro de extinción. Los modelos de IA estiman las ubicaciones de las especies en peligro de extinción donde operan las pesquerías, lo que ayuda a los pescadores comerciales a evitar pescar en esas áreas.
"La IA no es la bala de plata para todos nuestros problemas", dijo Zachary Siders, el científico que desarrolló la aplicación, en el comunicado de prensa. "Tenemos que tener en mente que las decisiones que permitimos que tome un sistema de IA tienen consecuencias reales para los medios de subsistencia de la industria pesquera, así como para las especies irremplazables".
AI vigila
La IA no solo vigila los peces cuando se trata del medio ambiente. Climate TRACE, la plataforma mundial de monitoreo de gases de efecto invernadero (GEI) casi en tiempo real, está ayudando a identificar de dónde provienen las emisiones y señala dónde deben enfocarse los esfuerzos de descarbonización.
También está Restor.eco, una plataforma abierta de restauración de datos alojada en Google Earth. Proporciona datos científicos e imágenes satelitales de alta resolución para permitir a los investigadores analizar el potencial de restauración de cualquier lugar de la Tierra. Esencialmente, el programa puede mapear la tierra para predecir dónde los árboles pueden crecer naturalmente.
Dunckelman dijo que Google descubrió que los programas logran sus objetivos más rápido con IA. Señaló el caso de BlueConduit, una organización que surgió de la crisis del agua en Flint, Michigan. El grupo creó una plataforma de aprendizaje automático que utiliza datos sobre la edad de las casas, los vecindarios y las líneas de servicio de plomo conocidas para predecir si una casa tiene tuberías de plomo.
"En el pasado, la única forma de saber esto era excavar físicamente [en] cada sitio e inspeccionar las tuberías de plomo, lo cual es costoso y lleva mucho tiempo", dijo Dunckelman. "A través de la introducción del aprendizaje automático, BlueConduit ahora puede predecir rápidamente y con mayor precisión si un hogar cuenta con líneas de plomo, lo que puede impulsar decisiones políticas que tienen un impacto sustancial tanto en la salud pública como en los recursos gubernamentales."
Pero no todos están de acuerdo en que las grandes empresas tecnológicas necesariamente pueden resolver los problemas del planeta a través de la IA. Eric Nost, profesor asistente de la Universidad de Guelph que investiga cómo las tecnologías de datos informan la gobernanza ambiental, dijo que estudios recientes han generado inquietudes sobre la cantidad de energía y otros recursos necesarios para implementar hardware y software de IA.
"Sospecho que a muchos investigadores les resultará difícil traducir los hallazgos basados en IA en políticas o decisiones reales si esa IA no se ha desarrollado teniendo en cuenta las políticas y los tomadores de decisiones, especialmente a la luz de los desafíos para explicar cómo llega una IA a sus resultados ", le dijo a Lifewire en una entrevista por correo electrónico.
La IA no es la bala de plata para todos nuestros problemas.
La IA para la sustentabilidad todavía está en pañales, reconoció Dunckelman. El campo aún carece de suficientes conjuntos de datos y modelos necesarios para impulsar el progreso.
"Por ejemplo, todos sabemos que hay emisiones en el mundo, pero realmente no sabemos de dónde vienen", agregó Dunckelman. "Todo lo que tenemos es lo que los propios emisores dicen que están haciendo, lo cual es imperfecto".
