Cómo la IA puede superar los desafíos globales

Con la conclusión de la COP27 con una mezcla de resultados, aún quedan muchos puntos conflictivos por resolver en el futuro previsible, desde la eliminación gradual de los combustibles fósiles hasta la gestión de "pérdidas y daños" y la viabilidad de los objetivos de 1,5 °C.

Estos callejones sin salida demuestran que es necesario crear soluciones a los desafíos globales enfocándolos desde un nuevo ángulo y evitando los caminos trillados que tantas veces reitera la política.

Dado el énfasis de la COP27 en el impacto del cambio climático, los expertos consideran que la creciente importancia de los datos es clave para gestionar y quizás aliviar los impactos inducidos por el cambio climático.

Los expertos abogan por la aplicación seria de la IA para encontrar soluciones tan difíciles de alcanzar.

Si bien el cambio climático es un problema obvio para empezar, los usos de la IA se extienden mucho más allá de la gestión de la salud pública y el transporte en un mundo cada vez más poblado y urbanizado.

Combatiendo la crisis climática

Independientemente del resultado de la COP27, la crisis climática seguirá profundizándose.

En la actualidad, las promesas y acciones emprendidas por las naciones del mundo no son suficientes para prevenir 2 °C en el calentamiento global, y mucho menos los límites máximos de 1,5 °C, que tendrían consecuencias devastadoras para innumerables comunidades vulnerables.

De hecho, la ONU predice que habrá hasta mil millones de migrantes climáticos en los próximos 30 años.

Aunque se necesitará mucho más que la IA para evitar que se desarrolle ese escenario, puede ayudar a los gobiernos y las organizaciones de ayuda a anticipar la aparición de desastres naturales.

Así, desviando recursos de forma preventiva y haciéndolos más accesibles a quienes más los necesitan.

A través del modelado de datos impulsado por IA para predecir la propagación de incendios forestales o inundaciones, los conocimientos climáticos serán más accesibles para todas las partes interesadas.

Por lo tanto, este es un factor importante para tomar decisiones informadas y procesables.

Otras aplicaciones ecológicas de la IA incluyen la capacidad de reducir las emisiones de gases de efecto invernadero de una empresa entre un 5 % y un 10 %, así como calcular la huella ambiental de productos y servicios individuales.

Mientras tanto, organizaciones globales como UNEP, Microsoft y NASA están desarrollando plataformas, aplicaciones y computadoras que pueden asimilar datos climáticos de todo el mundo para descubrir los conocimientos más detallados y actualizados.

Una 'nueva norma' no intrusiva

La tecnología tiene una gama prácticamente ilimitada de impactos positivos en los esfuerzos humanos, como se puede observar en su papel al permitir que las empresas se adapten a un mundo pospandémico.

Los kits térmicos, las almohadillas y los cascos desarrollados por Remark Holdings son un ejemplo notable.

La tecnología puede escanear la temperatura de hasta 120 personas por minuto a una distancia de dos a cinco metros, mejorando la seguridad de los entornos públicos.

Por ejemplo, como tiendas, restaurantes, hospitales y lugares de entretenimiento. No solo es 10 veces más rápido que los controles manuales, sino que es mucho menos invasivo y puede mejorar la seguridad al mismo tiempo.

Estas soluciones térmicas ya han demostrado ser populares en EE. UU. y Japón. Se desplegaron ya en abril de 2020 y fueron fundamentales para ayudar a las empresas a reabrir sus puertas después de estrictas restricciones de cierre.

Más tarde ese año, también se instalaron en siete centros de atención médica en Oklahoma para mejorar la seguridad y la higiene sin afectar la experiencia del cliente.

Adaptarse a un planeta lleno de gente

Si bien la gestión de la salud pública aumentará cada vez más en importancia a medida que el mundo alcance una población de 8 mil millones, la necesidad general de gestionar el movimiento humano en ciudades cada vez más pobladas se vuelve indispensable a medida que la urbanización continúa acelerándose.

Para 2030, el 60 por ciento de la población mundial vivirá en regiones urbanas, lo que ejercerá una presión significativa sobre la infraestructura. Como tal, la IA tiene una gran cantidad de aplicaciones potenciales en la industria del transporte.

Los automóviles autónomos y otros vehículos automatizados (Avs) son quizás el desarrollo principal, y ya se han implementado en ciudades de prueba en todo el mundo.

En Boston, Massachusetts, por ejemplo, Motional ha realizado más de 100.000 viajes sin accidentes.

De hecho, la eliminación del error humano promete hacer de la conducción una actividad mucho más segura y placentera en el futuro, tanto en términos de los propios vehículos como de la infraestructura que los rodea.

Los sistemas de gestión del tráfico pueden aliviar la congestión al optimizar el flujo de vehículos, como se ha visto en Phoenix, Arizona, donde la introducción de semáforos impulsados ​​por IA ha reducido los tiempos de viaje en un 40 %.

Una calle en Melbourne tiene como objetivo ir un paso más allá al combinar cámaras, sensores y LiDAR para alimentar un sistema de control central que mejora la eficiencia y la seguridad de una sola vez.

La tecnología puede mejorar la experiencia del usuario al anticipar los puntos críticos de tráfico, desviar los viajes e incluso recomendar espacios de estacionamiento con horas de anticipación.

Y cuando se combina con un hardware sofisticado capaz de reconocer motociclistas sin casco, bicicletas con demasiadas personas e infracciones por exceso de velocidad, el software puede desafiar automáticamente a los infractores, reduciendo la burocracia.

Como señaló el director de transporte responsable de implementar la IA en Phoenix con tan buenos resultados, la ciudad está “usando tecnología que no estaba disponible hace cinco o diez años”.

De hecho, es fácil olvidar que la IA aún está en su infancia cuando ha llegado tan lejos en tan poco tiempo que ahora se está volviendo omnipresente en nuestra vida cotidiana.

Por supuesto, hay obstáculos que superar. Sigue habiendo preocupaciones en torno a la privacidad de los datos, la posibilidad de un estado de vigilancia del Gran Hermano e incluso la prudencia de confiar tanta responsabilidad a las máquinas.

En términos comerciales, el acceso a las soluciones de IA y la experiencia para utilizarlas con el máximo efecto son desafíos que deben abordar los responsables de la toma de decisiones.

Aun así, todos los anteriores son más problemas iniciales que fallas terminales con la tecnología, y es simplemente una cuestión de "cuándo", no "si" se superan.

Con tantas ventajas y beneficios que ofrecer a la raza humana, la IA llegó para quedarse.

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