Los avances en inteligencia artificial (IA) en energía, transporte y consumo de alimentos podrían reducir las emisiones globales de gases de efecto invernadero entre 3.200 y 5.400 millones de toneladas de dióxido de carbono equivalente anualmente para 2035, según una nueva investigación del Instituto de Investigación Grantham sobre Cambio Climático y Medio Ambiente y Systemiq publicada hoy en la revista Nature ‘npj Climate Action’. Para hacerlo realidad se requieren inversiones públicas específicas, datos compartidos y acceso equitativo a las capacidades de la IA.
La investigación y el informe “Verde e Inteligente: El Rol de la IA en la Transición Climática” , los autores concluyen que, si la IA se aplica eficazmente en áreas de impacto clave, las reducciones estimadas de emisiones compensarían el aumento del consumo energético global de los centros de datos y la IA. Las estimaciones del consumo energético se basan en una evaluación de todas las actividades de la IA, no solo las relacionadas con la descarbonización.
Los autores argumentan que «el mundo se enfrenta a una oportunidad sin precedentes para aprovechar la IA como catalizador de la transición a cero emisiones netas. Las cinco áreas de impacto a través de las cuales la IA puede impulsar la reducción de emisiones —transformación de sistemas complejos, innovación en el descubrimiento de tecnologías y eficiencia de los recursos, impulso y cambio de comportamiento, modelización de sistemas climáticos e intervenciones políticas, y gestión de la resiliencia y la adaptación— proporcionan una hoja de ruta clara para aprovechar el potencial de la IA».
En el sector eléctrico, los autores concluyen que la IA puede mejorar la eficiencia de los sistemas de energía renovable al optimizar considerablemente la gestión de la red y aumentar el factor de carga de la energía solar fotovoltaica y eólica hasta en un 20 %. También descubrieron que la IA podría mejorar las tasas de adopción de proteínas alternativas (PA) del 8-14 % en un escenario de continuidad operativa al 18-33 % en un escenario de IA ambicioso, y del 27-50 % en un escenario de IA muy ambicioso.
Los autores afirman que “la IA también puede utilizarse para predecir mejor los riesgos y los rendimientos de las inversiones, mejorando las decisiones financieras donde la información es más escasa, en particular en los mercados emergentes donde el riesgo percibido es alto, a menudo debido a información limitada y asimétrica”.
También señalan que: «Los modelos de IA también pueden aplicarse directamente para mejorar el diseño y la implementación de políticas de acción climática, generando perspectivas y predicciones sobre escenarios complejos de políticas climáticas o monitoreando la eficacia de su implementación». La IA también puede impulsar la resiliencia y la adaptación a largo plazo gracias a su capacidad para crear simulaciones a gran escala que rastrean y analizan la posible evolución de los ecosistemas.
A medida que los desastres relacionados con el clima se vuelven más frecuentes y graves, la capacidad de predecir los peligros y adaptarse a las condiciones cambiantes será cada vez más crucial. La IA ya está mejorando los sistemas de alerta temprana para fenómenos meteorológicos extremos, como inundaciones e incendios forestales, lo que permite a los gobiernos y a las comunidades tomar medidas proactivas para mitigar los daños, salvando vidas y ahorrando costos significativos.
El mundo se enfrenta a una oportunidad sin precedentes para aprovechar la IA como motor y catalizador para acelerar la reducción de las emisiones de gases de efecto invernadero y la transición hacia el abandono de los combustibles fósiles.
Dejar que los mercados determinen por sí solos las aplicaciones y la gobernanza de la IA podría resultar arriesgado.
La inteligencia artificial tiene un potencial transformador para acelerar la transición climática en las economías emergentes y en desarrollo, ayudando a impulsar la inversión, reducir el riesgo y superar las infraestructuras obsoletas. Sin embargo, para hacer realidad esta promesa se requieren inversiones públicas específicas, datos compartidos y acceso equitativo a las capacidades de la IA, de modo que ningún país se quede atrás en la transición hacia cero emisiones netas.
Los sectores de la energía, el transporte y el consumo de alimentos, en conjunto, son responsables de aproximadamente el 50 % de las emisiones globales de gases de efecto invernadero cada año. Los autores señalan que estos sectores están muy interconectados, «por lo que acelerar la adopción y la eficiencia de soluciones bajas en carbono sin duda desencadenará puntos de inflexión tecnológicos en otras áreas, con efectos en cascada en toda la economía».
La inverstigación concluye que con la colaboración adecuada entre gobiernos, empresas tecnológicas y proveedores de energía, la IA puede aprovecharse para acelerar la acción climática, no para obstaculizarla. Al orientar la IA deliberadamente hacia el crecimiento limpio, la adaptación y la resiliencia, podemos garantizar que genere beneficios reales para las personas y el planeta.
Más información: London School of Economics
 en energía, transporte y consumo de alimentos podrían reducir las emisiones globales de gases de efecto invernadero entre 3.200 y 5.400 millones de toneladas de dióxido de carbono equivalente anualmente para 2035, según una nueva investigación del Instituto de Investigación Grantham sobre Cambio Climático y Medio Ambiente y Systemiq publicada hoy en la revista Nature 'npj Climate Action'. Para hacerlo realidad se requieren inversiones públicas específicas, datos compartidos y acceso equitativo a las capacidades de la IA.){kind=link}