APRENDIZAJE AUTOMÁTICO Y SUSTENTABILIDAD

Los enormes desafíos que nos impone el cambio climático nos han obligado a explorar nuevas tecnologías donde la inteligencia artificial juega un rol preponderante.

Es así como, los avances en inteligencia artificial (artificial intelligence) y aprendizaje automático (machine learning) se están intensificando cada día.  En esta materia, Gartner pronostica que los ingresos globales del software de inteligencia artificial alcancen los 62.500 millones de dólares en 2022, un aumento del 21,3 por ciento desde 2021.

Desde una mirada conceptual, el aprendizaje automático implica un tipo de inteligencia artificial que permite mayor precisión en la predicción de resultados. Una característica esencial del aprendizaje automático es su capacidad de que un software pueda aprender de sus experiencias y mejorarse a sí mismo, sin tener que recurrir a un programador para codificar.

Dada la trascendencia económica y conceptual del aprendizaje automático es imperioso preguntarse:

¿Cómo el aprendizaje automático impacta de forma positiva en la sustentabilidad?

El aprendizaje automático afecta positivamente en la sustentabilidad a través de:

  1. La eficiencia: el aprendizaje automático permite optimizar el uso de la energía en casas, edificios, fábricas, sistemas de transporte y ciudades inteligentes. Por medio de algoritmos con aprendizaje automático es posible optimizar el uso del agua a gran escala y enfrentar las prolongadas sequías que están alterando la vida en grandes zonas urbanas en todo el mundo.
  2. El monitoreo y la predicción: los algoritmos con aprendizaje automático vía satélite tienen la capacidad de percibir cambios en la superficie del planeta como la cubierta vegetal terrestre, la temperatura y acidificación de los océanos, y a partir de estos cambios predecir variaciones en el clima y en la biodiversidad y conservación de especies, en especial, las más cercanas a la extinción.

También con aprendizaje automático es posible en centros urbanos densamente poblados, predecir los cambios en la calidad del aire para en tiempo real activar los sistemas de alerta.

En el ámbito meteorológico, sismográfico y oceanográfico el análisis predictivo impulsado por el aprendizaje automático, puede ser la diferencia entre la vida y la muerte frente a la posibilidad de decretar evacuaciones tempranas de territorios vulnerables.

  1. El mejoramiento: con aprendizaje automático es posible mejorar la calidad del aire que respiramos y el agua que bebemos por medio de purificadores de aire y agua con inteligencia artificial.

Deja una respuesta

Introduce tus datos o haz clic en un icono para iniciar sesión:

Logo de WordPress.com

Estás comentando usando tu cuenta de WordPress.com. Salir /  Cambiar )

Google photo

Estás comentando usando tu cuenta de Google. Salir /  Cambiar )

Imagen de Twitter

Estás comentando usando tu cuenta de Twitter. Salir /  Cambiar )

Foto de Facebook

Estás comentando usando tu cuenta de Facebook. Salir /  Cambiar )

Conectando a %s

A %d blogueros les gusta esto: