La IA puede cambiar las reglas del juego para la sostenibilidad
La inteligencia artificial (IA) tiene la capacidad de complementar los esfuerzos humanos mediante la recopilación y el análisis de datos para formular soluciones a diversos problemas sin supervisión humana. Las plataformas de IA aprenden cosas nuevas y llegan a conclusiones por sí mismas, lo que las hace muy valiosas en varias aplicaciones.
Aquí, el concepto de IA es triple:
- Primero: Reúne enormes cantidades de datos.
- Después: Procesa los datos filtrándolos y categorizándolos
- Y finalmente: Identifica patrones y correlaciones a través de sus procesos de aprendizaje.
Con esta secuencia operativa, la IA aprende cosas nuevas y llega a conclusiones sobre cómo mejorarlas.
Esto tiene una amplia gama de implicaciones en el contexto de la sostenibilidad. La IA tiene la capacidad de aprender qué hace que el mundo sea sostenible y luego descubrir patrones e ideas para mejorar la eficiencia. Como tal, la IA tiene el potencial de fortalecer la sostenibilidad en casi todos los campos y en todos los sectores de la economía.
Las aplicaciones de IA son muy variadas y se ven comúnmente en ciudades inteligentes como la ciudad de Nueva York. Desde la atención médica hasta los automóviles, los hogares y más, el concepto y la tecnología se pueden presentar en varios campos diferentes. Las contribuciones de AI mejoran esos campos haciéndolos más sostenibles y eficientes, aumentando la productividad con el tiempo, y tal vez incluso de inmediato.
Aquí, echamos un vistazo a diferentes aplicaciones que sugieren lo que significa la inteligencia artificial para la sostenibilidad.
Áreas en las que el impacto de la IA en la sostenibilidad se perfila rápidamente
El entorno: Varias empresas están utilizando actualmente el aprendizaje automático para remodelar sus procesos de gestión, para minimizar la entrada y maximizar la salida. La IA puede ayudar a agilizar los procesos comerciales al eliminar el desperdicio. Al recopilar y analizar grandes cantidades de datos, la IA puede ayudar a las empresas a crear sistemas más ecológicos y eficientes mediante recomendaciones de ajustes que produzcan mejores resultados.
Automóviles: Los autos sin conductor impulsados por IA son más que una simple idea futurista de alta tecnología; ofrecen mejores alternativas cuando se trata de niveles de emisiones y seguridad. Por ejemplo, según un estudio de Nature, es probable que los automóviles autónomos reduzcan las emisiones hasta en un 94 % por milla en los Estados Unidos para 2030. Además, estimaciones aproximadas sugieren que los vehículos autónomos impulsados por IA reducirán la cantidad de accidentes en más de una cuarta parte. Los informes muestran que, en promedio, son un 90 % más seguros que los automóviles conducidos por humanos.
Cuidado de la salud: La IA ya se está implementando en el campo de la salud. Las aplicaciones impulsadas por IA se utilizan para detectar síntomas sin la participación de un experto en salud. Con Machine Learning, los patrones se pueden descifrar a partir de los datos del paciente para ayudar a rastrear los síntomas de las enfermedades desde una etapa temprana. Por ejemplo, Deep Mind de Google se ha asociado con el Servicio Nacional de Salud del Reino Unido para prevenir la pérdida de la vista con un algoritmo que detecta los síntomas con suficiente antelación. Además, un grupo de investigadores desarrolló recientemente un algoritmo de aprendizaje automático que detecta signos de la enfermedad de Alzheimer hasta 9 años antes de que los síntomas se desarrollen por completo. Estas tecnologías pueden ayudar a diagnosticar y ofrecer remedios a problemas de salud, lo que permite que las personas accedan a servicios de atención médica críticos de manera temprana, sin tener que recurrir a un profesional de la salud o un centro de salud.
Agricultura: AI también ofrece la capacidad de reducir el desperdicio y maximizar la producción para los agricultores en todos los niveles. Las soluciones basadas en IA para la agricultura funcionan mediante la recopilación de datos sobre las condiciones ambientales y los factores de crecimiento a través de redes de sensores. Luego saca conclusiones de los datos para advertir sobre los primeros signos de problemas y sugiere formas de mejorar el crecimiento bajo ciertas condiciones ambientales.
Casas: Varias soluciones impulsadas por IA ayudan a minimizar el consumo de energía en el hogar. Ofrecen sugerencias de ahorro de energía sobre la mejor manera de usar los aparatos eléctricos y pueden regularnos de dichos aparatos al determinar cuándo deben estar encendidos o apagados. Las aplicaciones para el hogar inteligente impulsadas por IA pueden ayudarnos a reducir nuestro consumo de energía hasta en un 15 %.
Pensamientos finales
Nada es completamente concreto sobre la medida en que la tecnología de IA es aplicable a estas áreas en la práctica. Por ejemplo, hay resultados mixtos de estudios sobre los beneficios de los automóviles autónomos, y algunos estudios sugieren que el uso a gran escala de automóviles autónomos podría generar un aumento en la cantidad de viajes y, en última instancia, aumentar, y no disminuir, emisiones También existe la preocupación de que la IA eventualmente reemplace una parte considerable de la fuerza laboral humana con máquinas.
Sin embargo, el hecho es que AI continuará ideando formas de mejoras, y eso solo puede ser un paso positivo. Ninguna tecnología es perfecta desde el principio, y la IA no es diferente. Con el tiempo, sin embargo, es probable que se cumplan las expectativas de esta tecnología.
Sin embargo, es importante tener en cuenta que la IA tiene sus desventajas. Con dicha tecnología surge la posibilidad de dejar las plataformas más vulnerables a los ataques, lo que genera la necesidad de una seguridad aún más diligente. También tiene el potencial de ser un arma de doble filo, dado que se le puede enseñar cualquier cosa, buena o mala. Como tal, las posibilidades de lo que eventualmente se convierta, y la posibilidad de consecuencias negativas por problemas de seguridad y otros, aún son bastante abiertas, ya que dependen en gran medida de lo que se alimenta la IA.
