La misma semana que Apple presentó sus nuevos lentes de Realidad Virtual y Aumentada, para que puedas “ver el mundo como nunca antes”, el mundo físico miraba en otra dirección: imágenes cuasi apocalípticas de un Nueva York pintado de naranja por la pésima calidad del aire; al menos 50 muertos por un sismo y lluvias torrenciales en Haití; la alerta en Hawái por una nueva erupción del volcán Kilauea; por mencionar algunas.
En esos mismos días, Amazon Web Services (AWS) presentó en Washington su nueva consola Snowball, diseñada para migrar, procesar y analizar información para ayudar en caso de desastres naturales; y BlackSky se presentó como una empresa de geointeligencia que combina Inteligencia Artificial (IA), computación en la nube y fusión de datos de sensores múltiples para monitorear distintas zonas alrededor del mundo, entre ellas, el Popocatépetl.
Ante esto, surge una pregunta: la IA y las nuevas tecnologías, ¿son un aliado o un enemigo para el medio ambiente?
El Dr. Edward Bermúdez, académico en la Universidad Iberoamericana, precisó que aunque ahora hay un “boom” por la Inteligencia Artificial, hay que tener en cuenta que el debate público está centrado en la IA generativa, aquella que permite crear contenido a través de datos existentes como lo son algunas populares aplicaciones como ChatGPT, Midjourney o Dall-e.
Pero esta no es toda la IA que existe ni las únicas cosas que puede hacer esta tecnología.
Por ejemplo, el Banco de Comercio Mundial, en conjunto con organizaciones dedicadas al medio ambiente, cuenta con un proyecto en el Amazonas para preservar a las especies a través de “cámaras trampa”.
Estas son cámaras que se colocaron en distintos puntos del Amazonas de Perú, Colombia y Brasil que permiten monitorear permanentemente la zona para evitar la caza ilegal de las especies.
Esto también reduce la presencia de humanos observando el área y, por ende, la contaminación que podrían provocar en esas zonas. También, a través de estos datos que recopilan las cámaras, los expertos pueden analizar con mayor precisión la presencia de las especies dentro y fuera del área protegida.
Por otro lado, en Panamá, es común que a causa de las lluvias, el Río Juan Díaz se desborde y cause inundaciones , afectando a la población.
Ante esto, Grupo TX, una empresa originaria de Venezuela que se encarga de ofrecer soluciones tecnológicas, implementó una serie de sensores a lo largo del río para monitorear en tiempo real su movimiento. Esta información llega a la nube y, además, se integra con datos de otras áreas como el Instituto Meteorológico de Panamá.
Gracias a esto, pueden predecir futuras inundaciones y alertar a la población. Esta tecnología puede usarse además para otros desastres, como una explosión volcánica o un sismo.
Google , por su parte, utiliza modelos de IA basados en imágenes satelitales para detectar con mayor precisión dónde están ocurriendo incendios forestales y así, actuar de manera más rápida y eficiente para controlarlos. También cuentan con un proyecto llamado “Green Light”, que usa IA para optimizar las luces de tráfico y reducir la congestión vehicular.
Para que todos los proyectos anteriores puedan funcionar, se genera una huella de carbono y el Dr. Bermúdez los dividió en dos: la contaminación por el sistema y la contaminación por el hardware.
“Muchos de los componentes de los centros de datos, que se requieren para hacer funcionar estos modelos de IA, requieren de ciertos metales difíciles de encontrar e, irónicamente, muchos están presentes en áreas del sur global”, compartió. Entre estos recursos se encuentran el cobalto, boro, galio, germanio, litio, tungsteno, por mencionar algunos.
La Universidad de Massachusetts publicó un artículo donde descubrieron que, para entrenar grandes modelos de IA, el proceso puede emitir más de 626,000 libras de dióxido de carbono, que equivale a casi cinco veces las emisiones de un automóvil de por vida, además de su manufactura.
La investigación se centra específicamente en el proceso de entrenamiento del modelo de lenguaje natural (NLP, por sus siglas en inglés). Este es el que se utiliza para enseñar a máquinas a hablar con un lenguaje más “humano”, como es el caso de ChatGPT.
Por otro lado, un artículo publicado por el Institut für internet und Gesellschaft compartió que desafortunadamente no hay números confiables sobre el consumo de energía de proyectos de IA más pequeños.
Fuente: https://expansion.mx/tecnologia/2023/06/09/impactos-ambientales-ia