Algoritmos contra el cambio climático

Artículo

Arantza García

@ArantzaG44

Desde la gestión energética en edificios hasta la predicción de desastres naturales o la protección de bosques, los algoritmos y la inteligencia artificial ya están ayudando en la lucha contra el cambio climático.

Una de las aplicaciones más extendidas de la IA es la mejora de la eficiencia energética en los edificios, un tema en absoluto baladí, si se tiene en cuenta que solo en Europa los edificios representan aproximadamente el 40% del consumo energético y el 36% de las emisiones de gases de efecto invernadero.

Iniciativas como la de BrainBox AI en Nueva York han demostrado cómo un sistema inteligente puede reducir el uso de energía en sistemas de climatización hasta en un 15 %, con ahorros significativos de CO₂. Investigaciones del Laboratorio Nacional Lawrence Berkeley también evidencian que la IA puede optimizar el funcionamiento de los equipos HVAC y disminuir el gasto energético sin necesidad de reformas estructurales costosas.

La integración de energías renovables también se ve beneficiada por la IA. En lugares como California, las redes eléctricas inteligentes ajustan el suministro en tiempo real, mejorando el balance entre oferta y demanda. Empresas como la danesa Vestas han optimizado la eficiencia de sus turbinas eólicas mediante algoritmos que anticipan el comportamiento del viento, y plataformas como GridOS, un sistema basado en IA que balancea la red eléctrica, ayudan a gestionar redes eléctricas más resilientes y menos dependientes de los combustibles fósiles.

La IA está contribuyendo a la anticipación y gestión de desastres debidos al clima extremo

En un contexto donde los fenómenos climáticos extremos son cada vez más frecuentes, la IA también contribuye a la anticipación y gestión de desastres. Tecnologías como Google Flood Forecasting, que permiten predecir inundaciones en regiones vulnerables como India y Bangladés, salvando vidas mediante alertas tempranas, o CoolCity AI, que combina imágenes satelitales y simulaciones para mitigar el efecto de las islas de calor en las ciudades, están cambiando la forma de avisar a la población de los fenómenos climáticos extremos. También hay ejemplos de proyectos colaborativos, como AI-FloodGuard, que une esfuerzos entre Nueva Aquitania, Navarra y Gipuzkoa para combinar sensores y modelos predictivos y optimizar evacuaciones y logística en zonas costeras.

La protección de los bosques, vitales como sumideros de carbono, también se ha fortalecido con la inteligencia artificial. Ya hay funcionando plataformas como Global Forest Watch, para detectar la deforestación en tiempo real a partir de imágenes satelitales, permitiendo intervenciones más rápidas, o Pachama, que emplea IA para auditar y garantizar la fiabilidad de proyectos de reforestación.

La agricultura, responsable de casi una cuarta parte de las emisiones globales, también se beneficia de la IA a través de la llamada agricultura de precisión. Herramientas como CropIn permiten ajustar el uso de agua y pesticidas mediante datos satelitales, mejorando los rendimientos y reduciendo insumos, o See & Spray de Blue River Technology, que aplica herbicidas con extrema precisión, reduciendo su uso hasta en un 90%.

La inteligencia artificial también mejora tecnologías avanzadas de mitigación como la captura de carbono, el hidrógeno verde o la energía nuclear de nueva generación. ExxonMobil emplea IA para localizar sitios óptimos para el almacenamiento subterráneo de CO₂, y Climeworks ha conseguido reducir drásticamente los costes de captura directa gracias a la optimización de procesos químicos. En paralelo, compañías como Hydrospider ajustan la producción de hidrógeno en función de la disponibilidad renovable, y TerraPower analiza datos de reactores nucleares para aumentar su seguridad y eficiencia.

Las capacidades predictivas del clima también han dado un salto gracias a la IA. Hoy ya pueden encontrarse proyectos como AQ PINNs, que combinan inteligencia artificial y computación cuántica para modelar con mayor eficiencia flujos atmosféricos, mientras que DeepMind ha desarrollado herramientas que mejoran la predicción de lluvias y reducen el gasto energético de centros de datos. En España, el proyecto ARIES del BC3 emplea ecoinformática para modelar ecosistemas y servicios ambientales, facilitando una mejor planificación territorial y gestión de recursos.

No obstante, no hay que olvidar que el uso intensivo de la IA también plantea retos. Los algoritmos demandan grandes volúmenes de energía, lo que exige desarrollar una computación más responsable. Aquí también la propia IA ofrece soluciones, como Green Algorithms, que calcula la huella de carbono de los procesos computacionales, promoviendo códigos más eficientes.

Es evidente que la IA puede ser una aliada poderosa en la lucha contra el cambio climático, siempre que se oriente correctamente. Como alertaba recientemente el Foro de Acción Global de IA, la carrera por la IA va por el camino equivocado, y es urgente reorientarla hacia la sostenibilidad y el bienestar social. Su potencial va más allá de la simple eficiencia: permite rediseñar procesos enteros, anticipar crisis y hacer más sostenibles sectores clave de la economía.