El Programa de las Naciones Unidas para el Medio Ambiente (PNUMA) detalló lo que se necesita para frenar el calentamiento global y los fenómenos meteorológicos extremos en su último Informe sobre la Brecha de Emisiones, que insta a los países a tomar medidas rápidas. De lo contrario, el objetivo de 1,5 °C establecido por el Acuerdo de París será inalcanzable.
Para que el calentamiento global se mantenga en 1,5 °C, es urgente reducir drásticamente las emisiones. El abandono de los combustibles fósiles en favor de las energías renovables tendría un gran impacto, al igual que la preservación de los bosques y la mejora de la eficiencia energética de los sectores industrial, de transporte y de la construcción.
En un informe independiente del Instituto de Investigación Tencent, “Perspectivas de la IA y el desarrollo sostenible”, el conglomerado tecnológico multinacional con sede en Shenzhen (China) examinó cómo la inteligencia artificial (IA) y los grandes modelos lingüísticos (LLM) pueden cambiar las reglas del juego en los esfuerzos por combatir el cambio climático al aumentar la precisión de los pronósticos meteorológicos, refinar los modelos climáticos, mejorar el monitoreo del carbono, impulsar las finanzas sostenibles y transformar las industrias con altas emisiones identificadas por el PNUMA.
Tencent dio a conocer seis formas en los que se podrían lograr estos objetivos:
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Mejorar el seguimiento del carbono
Se debe hacer un seguimiento y medir con precisión las emisiones de carbono. Esto revelará dónde se originan las emisiones, en qué cantidades y cómo contribuyen al calentamiento global.
A través de la recopilación avanzada de datos, la IA procesa conjuntos de datos masivos de satélites y sensores para rastrear el dióxido de carbono global con precisión. Las imágenes de alta resolución permiten realizar un seguimiento preciso de sitios específicos, como fábricas, centrales eléctricas o carreteras, lo que permite identificar fuentes de emisión y destacar áreas que requieren una acción inmediata.
La IA se destaca en el análisis eficiente. Identifica rápidamente tendencias y anomalías en las emisiones, como picos de incendios forestales. Esta capacidad se extiende a la previsión de tendencias de emisiones, lo que proporciona información valiosa para la planificación estratégica. Las alertas instantáneas generadas por la IA también facilitan respuestas rápidas durante emergencias ambientales.
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Reducir las emisiones industriales y urbanas
Industrias como la energía, el cemento y el acero son fundamentales para las economías modernas, pero también son fuentes importantes de emisiones. Los edificios urbanos y los sistemas de transporte contribuyen en gran medida a la huella de carbono. Para cumplir los objetivos climáticos, estos sectores necesitan herramientas eficientes y rentables para reducir las emisiones.
La IA transforma las industrias con un alto nivel de emisiones al hacer que los procesos sean más eficientes, rentables y ambientalmente sostenibles. Proporciona información útil para reducir el impacto ambiental y, al mismo tiempo, mantener la excelencia operativa.
- Industria energética: la IA mejora la eficiencia de la generación y distribución de energía, reduciendo tanto las emisiones como los costos. Las previsiones precisas de la demanda de energía permiten el uso estratégico de la energía renovable durante las horas punta, lo que ayuda a desplegar más recursos de energía renovable
- Edificios urbanos: la IA gestiona dinámicamente los sistemas de calefacción y refrigeración para eliminar el desperdicio de energía. También alinea el consumo de energía con el desempeño ambiental de la red, reduciendo la huella de carbono de los edificios
- Transporte: las señales de tráfico optimizadas en tiempo real reducen la congestión y las emisiones de los vehículos. Las capacidades predictivas de la IA agilizan las operaciones de transporte público y minimizan los viajes innecesarios
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Mejorar la gestión del carbono en las empresas
El seguimiento preciso del carbono es vital para la transparencia, la toma de decisiones estratégicas y el cumplimiento normativo. Respalda la eficacia de los sistemas de comercio de carbono y, al mismo tiempo, ayuda a las empresas a cumplir sus objetivos de sostenibilidad, mantener su reputación y mitigar los riesgos de sanciones.
La IA transforma la forma en que las empresas gestionan las emisiones al ofrecer información en tiempo real y permitir estrategias basadas en datos para la toma de decisiones sostenibles.
Permite un seguimiento integral de las emisiones, incluidas las emisiones directas de las operaciones y las emisiones indirectas del uso de energía y las cadenas de suministro. El seguimiento en tiempo real permite a las empresas identificar áreas problemáticas y corregirlas.
La toma de decisiones estratégicas informadas se vuelve más sencilla con la ayuda de la IA, que aprovecha el análisis avanzado de datos para mapear la huella de carbono de una empresa.
Esta claridad ayuda a las empresas a establecer objetivos de sostenibilidad realistas, priorizar acciones de alto impacto y asignar recursos de manera eficaz en una economía centrada en la sostenibilidad.
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Impulsar las finanzas sostenibles
Cada vez se destinan más fondos a proyectos de desarrollo sostenible, como las energías renovables. La IA ayuda a las instituciones financieras y a los inversores a tomar decisiones sólidas y basadas en la ciencia que tengan sentido para el negocio y el clima.
La IA potencia las finanzas sostenibles al proporcionar herramientas precisas y conocimientos transparentes que alinean las inversiones con los objetivos ambientales. Al analizar las huellas de carbono y predecir los riesgos ambientales, los inversores pueden tomar decisiones más informadas.
La IA facilita la emisión de bonos verdes, conectando a las empresas con la financiación para proyectos que ofrecen beneficios ambientales tangibles.
Con análisis avanzados, la IA ofrece evaluaciones objetivas del desempeño ambiental, social y de gobernanza. Las actualizaciones en tiempo real mejoran la transparencia, generan confianza entre los inversores y muestran los esfuerzos de sostenibilidad de las empresas.
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Racionalizar el financiamiento climática
Los procesos de financiamiento eficientes son esenciales para financiar iniciativas que combatan el cambio climático. La IA simplifica estos flujos de capital, lo que permite una participación más amplia en inversiones sostenibles, incluso de países muy afectados por la financiación climática, pero que a menudo quedan excluidos de ella.
Los procesos de financiamiento climático se pueden simplificar y los errores se pueden reducir automatizando las tareas repetitivas. Las instituciones financieras ahorran tiempo y recursos y, al mismo tiempo, crean una experiencia más accesible tanto para los inversores como para los prestatarios.
Mediante el uso de modelos de riesgo avanzados y específicos para cada región, la IA ofrece evaluaciones y pronósticos precisos de los riesgos climáticos. Estos conocimientos ayudan a las partes interesadas a asignar recursos de manera eficaz, mitigar los riesgos y centrarse en inversiones de alto impacto.
La IA aprovecha datos alternativos para crear oportunidades de inversión personalizadas para iniciativas climáticas. Este enfoque amplía la participación al hacer que las inversiones sean transparentes, inclusivas y atractivas, llegando a partes interesadas que a menudo quedan desatendidas en la financiación climática tradicional.
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Apoyar el análisis ambiental
La acción climática eficaz y la mitigación de los fenómenos extremos dependen de la comprensión de los impactos ambientales. La IA ofrece información completa mediante el análisis de grandes cantidades de datos complejos de diversas fuentes para respaldar una toma de decisiones más eficaz.
Al combinar distintos conjuntos de datos, incluidas imágenes satelitales y datos socioeconómicos, podemos crear una visión multidimensional de las condiciones ambientales. Esto ayuda a las partes interesadas a comprender los impactos más amplios del cambio climático y a priorizar las áreas de intervención.
La IA mejora la precisión de los pronósticos meteorológicos y las proyecciones del impacto climático mediante modelos avanzados y algoritmos de aprendizaje profundo. Esto permite una mejor preparación para fenómenos meteorológicos extremos y estrategias de mitigación a largo plazo.
Los responsables de las políticas y los planificadores urbanos también pueden crear políticas más efectivas y desarrollar ciudades con bajas emisiones de carbono utilizando IA para simular los efectos de los esfuerzos de reducción de emisiones y pronosticar el impacto ambiental de los proyectos urbanos.
Consideraciones finales
La IA pone a disposición aplicaciones amplias, incluso transformadoras, en los esfuerzos por combatir el cambio climático. Al mejorar el monitoreo del carbono, reestructurar las industrias, facilitar las finanzas sostenibles y mejorar los pronósticos meteorológicos, la IA ofrece soluciones prácticas y escalables para empresas, gobiernos y comunidades.
Reducir las emisiones lleva tiempo, pero es el momento de actuar para generar cambios significativos y proteger el planeta.
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