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 para diversos problemas sin supervisión humana. Las plataformas de inteligencia artificial aprenden cosas nuevas y llegan a conclusiones por su cuenta, lo que las hace muy valiosas en una serie de aplicaciones.

Aquí, el concepto de IA es triple:

  • Primero: Reúne grandes cantidades de datos.
  • Entonces: Procesa los datos filtrándolos y categorizándolos.
  • Y finalmente: Identifica patrones y correlaciones a través de sus procesos de aprendizaje.

Con esta secuencia operativa, AI aprende sobre cosas nuevas y llega a conclusiones sobre cómo mejorarlas.

Esto tiene una amplia gama de implicaciones en el contexto de la sostenibilidad. La inteligencia artificial 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. Desde el cuidado de la salud hasta los automóviles, los hogares y más, el concepto y la tecnología pueden presentarse en varios campos diferentes. Las contribuciones de AI mejoran esos campos al hacerlos más sostenibles y eficientes, aumentando la productividad con el tiempo y quizás incluso de inmediato.

Aquí, echamos un vistazo a diferentes aplicaciones que sugieren lo que significa la Inteligencia Artificial para la sostenibilidad.

Áreas donde el impacto de la IA en la sostenibilidad se está formando rápidamente

El entorno: Aprendizaje automático Actualmente, varias empresas lo están utilizando para remodelar sus procesos de gestión, minimizar la entrada y maximizar la salida. La inteligencia artificial puede ayudar a racionalizar los procesos comerciales al eliminar el desperdicio. Al recolectar y analizar grandes cantidades de datos, la inteligencia artificial puede ayudar a las empresas a crear sistemas más ecológicos y eficientes a través de recomendaciones de ajustes que rindan Mejores resultados.

Automóviles: Autos autónomos impulsados ​​por IA son más que una idea futurista de alta tecnología; Sirven mejores alternativas cuando se trata de niveles de emisiones y seguridad. Por ejemplo, según un estudio de Nature, los autos sin conductor probablemente reducirán las emisiones hasta en un 94% por milla en los Estados Unidos para 2030. Además, estimaciones aproximadas sugieren que los vehículos autónomos propulsados ​​por IA reducirán la cantidad de automóviles accidentes por más de una cuarta parte. Los informes muestran que, en promedio, son 90% más seguros que los automóviles manejados por humanos.

Cuidado de la salud: La IA ya se está implementando en el campo de la salud. Las aplicaciones impulsadas por IA se están utilizando para detectar síntomas sin la participación de un experto en salud. Con Machine Learning, los patrones se pueden descifrar de los datos del paciente para ayudar a rastrear los síntomas de las enfermedades desde una etapa temprana. Por ejemplo, La mente profunda de Google se ha asociado con el Servicio Nacional de Salud del Reino Unido para prevenir la pérdida de visión con un algoritmo que detecta los síntomas lo suficientemente temprano. Además, un grupo de investigadores desarrolló recientemente un algoritmo de aprendizaje automático que detecta signos de Alzheimer hasta 9 años antes de que los síntomas se desarrollen por completo. Estas tecnologías pueden ayudar a diagnosticar, así como ofrecer remedios para problemas de salud, permitiendo a las personas acceder a servicios críticos de atención médica de manera temprana, sin 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 condiciones ambientales y 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 electrodomésticos y pueden regularnos de dichos electrodomésticos al determinar cuándo deben estar encendidos o apagados. Las aplicaciones para el hogar inteligente con tecnología de inteligencia artificial 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, existen resultados mixtos de los 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 el número de viajes y, en última instancia, aumentar, y no disminuir, emisiones También existe la preocupación de que la IA eventualmente reemplace una porción considerable de la fuerza laboral humana con máquinas.

Sin embargo, el hecho es que la IA 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 AI tiene sus desventajas Con dicha tecnología, existe 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 una espada de doble filo, dado el hecho de que se le puede enseñar cualquier cosa, buena o mala. Como tal, las posibilidades de lo que eventualmente se convierte, y la posibilidad de consecuencias negativas de los problemas de seguridad y otros, aún son bastante abiertas, ya que dependen en gran medida de lo que se alimenta de IA.