El cambio climático es uno de los principales desafíos de nuestros tiempos. Representa una crisis que exige atención inmediata y soluciones innovadoras. Y sus efectos, como el aumento de las temperaturas y las alteraciones de los ecosistemas, plantean retos importantes para la sostenibilidad de nuestro planeta.
En este contexto, la tecnología, como instrumento para combatir sus devastadores y cada vez más a la vista consecuencias, se reafirma como uno de los principales aliados en la lucha contra el calentamiento global, aunque también supone un arma de doble filo.
Por un lado, los avances tecnológicos han conducido a una mayor industrialización, urbanización y transporte, que contribuyen a aumentar las emisiones de gases de efecto invernadero y a la degradación medioambiental. Además, el uso extendido de fósiles para la generación de energía con procesos industriales ineficientes impulsados por el desarrollo tecnológico, agrava el problema.
Por otro, la tecnología de captura de carbono —considerada un medio de transición a una nueva generación de energías limpias y bajas en carbono— constituye una solución prometedora para reducir las emisiones de estos gases. Incluso los avances en las tecnologías de baterías ofrecen oportunidades sin precedentes para combatir el cambio climático y acelerar la transición hacia un futuro sostenible.
Así, el poder de la información y las optimizaciones basadas en inteligencia artificial (IA) hacen que los ingenieros e investigadores puedan desbloquear nuevas posibilidades para reducir las emisiones contaminantes, facilitar la energía renovable e impulsar la revolución de la energía verde. Pero, ¿qué efecto tiene realmente la IA sobre el medio ambiente? ¿Es realmente una amenaza o un catalizador del cambio climático?
La respuesta es evidente. Existen ya innovaciones tecnológicas que supondrán el impulso definitivo de las energías renovables y la reducción de las emisiones nocivas para el medio ambiente. Es el caso de los combustibles ecológicos para aviones, los coches eléctricos o los aerogeneradores flotantes.
En un mundo donde los datos y la IA están adoptando, cada vez más, un papel protagonista, con su integración a la hora de combatir el cambio climático, las posibilidades para que la humanidad pueda abordar problemas críticos de sostenibilidad de manera más eficaz se amplían significativamente.
Es el caso de la optimización del diseño y funcionamiento de los sistemas de captura de carbono, como los procesos de absorción química o de separación de membranas. Al analizar grandes cantidades de datos e identificar patrones, la IA puede ayudar a mejorar la eficiencia de estos sistemas, reducir el consumo de energía y disminuir los costes.
Los algoritmos de IA también ayudan en el seguimiento del carbono mediante el procesamiento de imágenes para detectar la producción de carbono de fábricas y centrales eléctricas. Gracias al uso de satélites, la IA emplea los datos obtenidos en la supervisión y rastreo de emisiones en todo el mundo.
Además, los datos y la IA pueden predecir las emisiones futuras de una empresa o región. Esta función de previsión puede ayudar a los responsables políticos a planificar los objetivos de producción de emisiones. Los líderes de las organizaciones también son conscientes de la importancia de aplicar tecnologías climáticas en sus procesos.
De hecho, según el informe Climate Tech de 2023, tres cuartas partes de los ejecutivos españoles reconocen que sus organizaciones no alcanzarán sus objetivos de sostenibilidad sin tecnología climática. Los que sí confían en el gran potencial de estas soluciones esperan alcanzar cerca del 40% de sus metas de descarbonización.
Cuidado con el CO₂
Sin embargo, a medida que el big data, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial continúan ganando prominencia en la tecnología de la información, surgen preocupaciones sobre los costes ambientales de la computación, principalmente la huella de carbono y las emisiones de gases de efecto invernadero de los datos y la IA.
Los conjuntos de datos utilizados para entrenar IA son cada vez más grandes y requieren una enorme cantidad de energía para funcionar, además de la que demandan los centros de datos que soportan la infraestructura de IA. Según la MIT Technology Review, la revista sobre tecnología más antigua del mundo y una autoridad global en el futuro de la innovación en diferentes sectores, entrenar solo un modelo de IA puede emitir tanto CO₂ como casi cinco coches en su vida útil.
Asimismo, la recopilación y el uso de grandes volúmenes de datos para alimentar algoritmos de IA plantean riesgos de privacidad y seguridad. Así, la transparencia y la ética en el manejo de datos son cruciales para asegurar que la IA se utilice de manera responsable. Una mala gestión de estos datos podría conducir a decisiones perjudiciales para el medio ambiente.
Es por eso por lo que se están empezando a explorar otro tipo de uso de IA a través de los llamados modelos pequeños de lenguaje, que permiten un uso limitado, pero potente en las áreas de foco en las que se entrena.
La ventaja de dichos modelos es que requieren menor cantidad de datos y de procesamiento, y, por lo tanto, producen una huella de carbono inferior. Juntando iniciativas como esta con su aplicación a los procesos de captura de carbono, podemos optimizar su eficiencia.
Otra de las preocupaciones es la intensificación de las desigualdades existentes derivada de la implementación de estas tecnologías avanzadas. Los países y comunidades con menos recursos pueden quedar rezagados en el acceso a estas tecnologías y en los beneficios que generan.
Esto podría aumentar la brecha entre las naciones desarrolladas y en vías de desarrollo, perpetuando una desigualdad climática y tecnológica. Por este motivo, es muy importante estimular el impulso que se da desde diferentes instituciones educativas y comerciales que publican sus avances alrededor de estas tecnologías en formato abierto, posibilitando que todo el mundo pueda participar en la carrera.
Sin duda, la inteligencia artificial posee un potencial inmenso para ser un aliado poderoso en la lucha contra el cambio climático. Su capacidad para optimizar sistemas, predecir patrones climáticos y promover prácticas sostenibles puede acelerar significativamente nuestros esfuerzos para contrarrestar el impacto ambiental.
No obstante, este potencial no está libre de riesgos. La considerable huella de carbono de la IA, junto con los desafíos éticos y de equidad, plantea preguntas importantes sobre cómo se implementa y regula esta tecnología.
Para que la IA se convierta verdaderamente en un aliado del cambio climático, es esencial adoptar un enfoque equilibrado que maximice sus beneficios mientras minimiza sus riesgos. Esto incluye inversiones en energías renovables para alimentar los centros de datos, políticas que favorezcan el acceso a tecnologías avanzadas y un marco ético sólido para la gestión de datos.
Solo a través de un uso responsable y consciente de la IA podremos aprovechar todas sus capacidades en nuestra lucha contra el cambio climático.
***Raúl Bartolomé es managing director de Insights & Data de Capgemini España.