Agencias / InsurgentePress, Ciudad de México.- María Uriarte, profesora del Departamento de Ecología, Evolución y Biología Ambiental en la Universidad de Columbia, en Nueva York, está tratando de entender cómo alteró el huracán ‘María’ la vida vegetal en Puerto Rico en el 2017.
Sin embargo, tratar de identificar qué especies de árboles sobrevivieron y cuáles quedaron destruidas en hectáreas de selva tropical mediante fotografías aéreas es una tarea casi imposible para la vista humana.
“El reto de la ecología como campo y el cambio climático como área es que el mundo es altamente variable”, explicó Uriarte.
“Puedes aprender algo sobre qué ocurre en un lugar, pero luego la pregunta es: ¿qué tanto puede aplicarse esto a otras zonas en las que no he trabajado?”.
Por eso ha recurrido a la inteligencia artificial (IA), en particular al aprendizaje de máquinas, que es particularmente bueno para tomar grandes cantidades de información, ordenarla, clasificarla y “aprender” a detectar —y predecir— patrones con mínima intervención humana.
Uriarte ha cartografiado e identificado los árboles de ciertas zonas. Con esos datos, así como fotografías de antes del huracán, la IA puede identificar las especies y mostrar cuál es su distribución en todo el bosque.
“Sabemos que en las tormentas graves hay ganadores y perdedores”, dijo Uriarte. “Algunas especies sufren mucho daño, otras no”.
Uno de los ganadores es la palmera de sierra, que es muy resistente a los huracanes, y Uriarte está tratando de determinar dónde y cómo se extendió por más de 11 mil 300 hectáreas del Bosque Nacional El Yunque como resultado de tormentas pasadas.
Hay varias consecuencias del ascenso de esta palmera en específico, entre ellas la cantidad de carbono que se almacena (y después se emite) y cómo se ven afectadas el agua y la vida silvestre.
“Lo que nos permite hacer la IA es abordar esta pregunta a una escala que no puede realizarse por medio de enfoques tradicionales”, dijo Uriarte.
Es por ello que investigadores de la industria, la academia y las agencias de Gobierno están empleando la inteligencia artificial para ayudar a reparar los problemas de sucesos de clima extremo.
Está, por ejemplo, el problema de los apagones más constantes y duraderos, provocados en parte por el aumento del clima extremo y el uso más variable de electricidad. El uso errático de electricidad ejerce mayor presión en las redes eléctricas y dificulta más la tarea de colocar a las cuadrillas de servicios públicos en el lugar y el momento adecuados.
Allí entra el proyecto Grid Resilience & Intelligence Platform. Su objetivo es aplicar el aprendizaje de máquinas a la red eléctrica usando una gran cantidad de información acerca de las operaciones del servicio de electricidad para detectar y solucionar problemas.
La inteligencia artificial también está desempeñando un papel crucial en la agricultura.
En Australia, el clima más cálido y una diminución en lluvias debido al cambio climático han provocado una caída significativa en la producción de trigo y otros cultivos; el País aporta alrededor del 12 por ciento del trigo que se comercializa en el mundo.
Una de las maneras de solucionar este problema es modificar genéticamente los cultivos para aumentar los genes para mayor rendimiento, calidad y resistencia a los patógenos.
Pero analizar una enorme cantidad de información agrícola es problemático.
“Hace 10 años, habría estado llorando en una esquina sólo de pensar en cómo analizar todos los datos que están llegando en línea”, dijo Ben Trevaskis. “No es ni remotamente posible hacerlo manualmente”.
