Enfrentar retos ambientales con la ayuda de la inteligencia artificial

Líderes mundiales, científicos y conservacionistas que trabajan para proteger al planeta han comenzado a mirar hacia la inteligencia artificial y otras tecnologías avanzadas para hacer frente a las emergencias ambientales. La IA ha ayudado a los investigadores a crear modelos climáticos más precisos; a los agricultores a conseguir rendimientos agrícolas más altos; a los ecologistas a rastrear animales amenazados en la naturaleza; a silvicultores y terratenientes a monitorear los bosques; y a los legisladores a entender y mitigar los efectos del cambio climático.

Estas son algunas maneras en las que la IA es parte de la solución a apremiantes desafíos ambientales en América Latina y en el mundo.

Agricultura en línea (Reino Unido/Vietnam/LATAM)

Optimizar la cosecha de café con IA

El cultivo de café es un esfuerzo que presenta riesgos a nivel financiero debido a que los granos de café maduran a ritmos variables incluso en la misma rama de un árbol, lo que dificulta evitar contar con una cantidad inútil de granos poco maduros o demasiado maduros. El cambio climático incrementa ese riesgo al reducir los rendimientos y la calidad, incrementar las plagas y las enfermedades, e incluso al hacer que las tierras de cultivo sean insostenibles. Estos cambios no son solo un inconveniente para los bebedores de café alrededor del mundo, también representan una seria amenaza al sustento de decenas de millones de pequeños agricultores de naciones en desarrollo. Farming Online trabaja para mitigar ese riesgo al permitir a los agricultores recolectar una proporción más alta de café bien maduro. A través de la subvención de Microsoft AI for Earth, el equipo de Farming Online desarrolla un modelo de aprendizaje automático y una aplicación para smartphone que permitirá a los agricultores en el campo utilizar fotos de los granos de café y datos actuales del clima para predecir el mejor tiempo para recolectar.

Universidad de Cornell (Estados Unidos/Panamá)

Monitorear sonidos de insectos en las selvas tropicales

Liderado por Holger Klinck y Laurel Symes del Programa de Investigación Bioacústica de la Universidad de Cornell, un equipo de investigadores utiliza el monitoreo acústico de insectos impulsado por IA como una manera de entender mejor la dinámica de los hábitats de la selva tropical. El equipo se ha enfocado en primera instancia en los katydids del bosque lluvioso neotropical, una diversa especie que ocupa una posición central en las redes alimenticias tropicales. La manera en que la amplia variedad de katydids interactúa con el resto de las especies del bosque, tanto plantas como animales, puede brindar bastante información sobre el ecosistema en general. Klinck busca escalar más allá de los insectos hacia otras especies, incluidas las aves, monos, y otros animales vocales, para ayudar a progresar la conservación de las selvas tropicales.

ETH-Zurich (Suiza/Brasil/Perú)

Combatir la deforestación con aprendizaje profundo y contratos inteligentes

La deforestación es uno de los contribuyentes significativos de los gases de efecto invernadero y un impulsor del cambio climático. Mucha de esa deforestación viene de agricultores locales que tratan de ganarse la vida, lo que representa la posibilidad de combatirla a través del ofrecimiento de incentivos financieros para preservar los árboles. En muchas áreas, como el bosque del Amazonas, sería muy difícil y consumiría mucho tiempo determinar quién tiene los derechos legales para cuidar una sección particular del bosque. David Dao, investigador en IA, y su equipo presentaron una alternativa innovadora: Ayudar a que todos sean cuidadores del bosque al permitir que cualquiera ponga una participación financiera en su bienestar y obtener un reembolso más alto cuando sea conservado. A través de tecnologías IA sobre Microsoft Azure, incluido el aprendizaje automático y contratos inteligentes habilitados por blockchain, Dao fue capaz de hacer realidad su concepto GainForest.

Universidad de Alabama (Estados Unidos/Guatemala)

Brindar una alerta temprana del brotes de florecimiento de algas nocivas

África Flores, científica investigadora en el Earth System Science Center en la Universidad de Alabama, y su equipo, utilizan IA para conducir análisis profundos sobre conjuntos de datos de imágenes de diferentes satélites para ayudar a identificar las variables que pudieran predecir futuros florecimientos de alga en el Lago Atitlán en las tierras altas guatemaltecas. Conocer cuáles son los factores que los desencadenan se puede convertir en acción precisa preventiva, no solo en el lago en el país natal de Flores, también en otros cuerpos de agua potable con condiciones similares en Centroamérica y Sudamérica.

Beneficiarios relacionados con la contaminación del aire

World Resources Institute (Estados Unidos/Brasil)

Aprovechar datos satelitales para expandir el acceso al monitoreo en tiempo real de la calidad del aire

La contaminación del aire se mantiene como un problema no mapeado y no cuantificado para gran parte del mundo, en particular en el “sur global”. El Instituto de Recursos Mundiales planea ayudar a llenar este vacío al desarrollar y diseminar modelos estadísticos avanzados que utilizan IA para estimar y mapear la calidad del aire en la superficie en Brasil.

Otros esfuerzos para ayudar al medio ambiente a través de IA en el mundo son:

Contar árboles

A través de IA y aprendizaje automático, SilviaTerra mapea y monitorea bosques, y brinda datos sobre árboles a través de la parte continental de Estados Unidos. El mapa de alta resolución a nivel de los árboles de los Estados Unidos es el primero en su tipo. Brinda a conservacionistas y dueños de tierras detalles críticos para gestionar bosques de manera sustentable a una fracción del tiempo y el costo de las encuestas tradicionales.

Cultivar más con menos

Los agricultores enfrentan una batalla cuesta arriba a medida que disminuyen los suministros de tierra y agua, mientras que la población global crece. FarmBeats, un programa que utiliza la nube de Microsoft y tecnologías IA para ayudar a los agricultores a mejorar rendimientos y disminuir costos de manera sustentable, evalúa datos de sensores e imágenes aéreas contra pronósticos del clima y predicciones de cultivos para permitir prácticas agrícolas basadas en datos.

Identificar leopardos de nieve por sus manchas

Foto por SLCF Mongolia/Snow Leopard Trust

Los leopardos de las nieves son raros, con una población estimada de entre 4 mil y 6 mil en la naturaleza, y la fotografía remota de cámara de trampa es una de las únicas maneras confiables de estudiar su comportamiento. De manera histórica, los investigadores han revisado miles de fotos de manera manual para encontrar imágenes del leopardo de las nieves y usar esos datos para proteger a la especie de caza furtiva, minería, cambio climático y otras amenazas. Ahora, los investigadores de Snow Leopard Trust utilizan la herramienta de automatización de Microsoft AI para clasificar imágenes de manera automática en minutos en lugar de hacerlo en horas, a través de la combinación de años de datos en una base de datos completa. Esto les permite enfocarse en el avance de la ciencia de la conservación en lugar de estudiar imágenes de manera manual.

Proteger cuencas hidrográficas clave

Foto por Chesapeake Conservancy

Los científicos utilizan la IA y las tecnologías de nube de Microsoft para crear mapas de alto detalle para ayudar a conservar los recursos acuíferos del mundo. Chesapeake Conservancy, apoyado por una subvención de AI for Earth, trabaja para integrar tecnología IA para producir mapas de alta resolución de la cubierta terrestre y del uso de la tierra para conservación de precisión que mejore la calidad del agua a través de la cuenca de la Bahía Chesapeake. Con estos datos, Conservancy apoya el progreso en la restauración de la bahía.

Si quieren saber más, sigan a @MSFTIssues en Twitter y visiten el blog Microsoft on the Issues.