Inteligencia artificial y medio ambiente. 3 soluciones de IA para ayudarle a construir un negocio sostenible | IA en los negocios #26

La inteligencia artificial (IA) está cambiando no sólo los negocios sino también el entorno natural. Lo primero requiere un enfoque responsable (responsable), lo segundo, sostenible. Después de todo, las capacidades de la inteligencia artificial requieren grandes cantidades de energía. Por lo tanto, uno de los mayores desafíos es: cómo construir un negocio sostenible y al mismo tiempo mantenerse al día con la revolución de la IA.

La inteligencia artificial también está abriendo nuevos caminos para alcanzar objetivos medioambientales y al mismo tiempo contribuir a la eficiencia de las empresas. ¿Sabías que la aplicación correcta de la IA puede revolucionar la gestión energética de tu empresa o incluso contribuir a la conservación de la biodiversidad?

Inteligencia artificial y entorno para negocios sostenibles

La inteligencia artificial ayuda a construir un negocio sostenible:

• En la fase conceptual (apoyar la creación de una idea de negocio respetuosa con el medio ambiente) mediante, por ejemplo, la consulta con ChatGPT o Claude de Anthropic,
• En la fase de crecimiento de la empresa, al crear cadenas de suministro sostenibles y ayudar a crear soluciones para la IA ecológica,
• En la fase de optimización: analizar y ajustar las soluciones existentes con software utilizando modelos de IA dedicados.

Veamos soluciones específicas que contribuyen directamente al desarrollo de negocios sostenibles.

Automatizar la gestión energética con inteligencia artificial

La IA puede monitorear y gestionar automáticamente el consumo de energía de una empresa, identificando áreas de ahorro futuro. Esto se hace, por ejemplo, con Flex2X, un sistema desarrollado por Grid Edge, con sede en el Reino Unido. Este sistema combina datos obtenidos de sensores existentes en un edificio, como sensores de temperatura o humedad, con otras fuentes de datos, como las condiciones climáticas, y los analiza con algoritmos de inteligencia artificial que pueden optimizar el consumo energético de un edificio en tiempo real.

Fuente: Flex2X

Agricultura optimizada

La inteligencia artificial en el medio ambiente abre un amplio campo de innovación para ambas empresas que desarrollan soluciones innovadoras para la agricultura y la ganadería a gran escala, que requieren el trabajo de máquinas energéticamente ineficientes y mucho esfuerzo humano.

Al analizar datos de diversas fuentes, la IA puede ayudar a las empresas del sector agrícola a tomar mejores decisiones sobre riego, fertilización o control de enfermedades de las plantas. Sin embargo, las soluciones agrícolas más innovadoras son aquellas que combinan inteligencia artificial y robótica. Una de esas soluciones es LaserWeeder, desarrollada por Carbon Robotics, que puede eliminar 100.000 malas hierbas en una hora distinguiendo con precisión entre especies de plantas. Es el primer y único robot de eliminación de malas hierbas con láser disponible comercialmente. Cuenta con tecnología avanzada:

• IA de aprendizaje profundo,
• robótica,
• láseres,
• Las potentes tarjetas gráficas de Nvidia,
• 42 cámaras de alta resolución para un reconocimiento preciso de imágenes,

LaserWeeder ayuda a cuidar la biodiversidad porque en lugar de rociar pesticidas químicos que dañan el ecosistema y los insectos, puede eliminar las malas hierbas incluso en grandes áreas de cultivos.

Fuente: CarbonRobotics

Cadenas de suministro impulsadas por IA

La IA puede ayudar a rastrear el origen de los productos, lo cual es clave para construir cadenas de suministro sostenibles. Mientras tanto, se puede lograr una logística eficiente de la cadena de suministro mediante la inteligencia artificial y la automatización. Por ejemplo, Amazon está invirtiendo fuertemente en tecnologías de automatización del transporte, como camiones autónomos y taxis Zoox llamados robot-taxis.

Mientras tanto, TCS Logistics Optimiser/TCS Crystallus puede optimizar las cadenas de suministro de una empresa en tiempo real. Desarrollada por Tata Consultancy Services, esta tecnología combina inteligencia artificial, aprendizaje automático e Internet de las cosas (IoT) para ofrecer soluciones que mejoran la gestión del tiempo de transporte, la carga útil de los vehículos y la disponibilidad.

Fuente: Premios globales de IoT

La inteligencia artificial y los costes medioambientales

El principal coste medioambiental de la IA en las empresas es el consumo de energía. Si bien la energía exacta necesaria para entrenar el modelo GPT-4 en la versión paga de ChatGPT y la función BingChat no está disponible públicamente, podemos hacer algunas estimaciones basadas en la información disponible.

GPT-4 es un modelo con más de 175 mil millones de parámetros que han sido entrenados en más de 45 TB de datos. El proceso de capacitación implica el análisis de datos y la optimización de los parámetros del modelo, lo que requiere mucha potencia informática y genera un alto consumo de energía.

Para entrenar el GPT-4 se utilizaron potentes unidades de procesamiento gráfico (GPU) y unidades de procesamiento tensorial (TPU), que también son conocidas por su intensivo consumo de energía. El consumo se incrementa aún más por la energía necesaria para la propia operación.

IA verde

Si bien el costo ambiental del desarrollo de tecnologías de IA es alto, son las herramientas de inteligencia artificial las que permiten crear soluciones más ecológicas. Esto incluye Green AI, modelos que requieren menos energía y otros recursos para funcionar.

Se trata de una “IA verde” que se centra en el desarrollo de algoritmos de inteligencia artificial que sean energéticamente eficientes. Por ejemplo, los nuevos métodos de compresión pueden reducir la cantidad de datos necesarios para entrenar modelos de IA hasta en un 90 %, lo que reduce significativamente el consumo de energía. Entre otros, OpenAI, que está invirtiendo en el desarrollo de modelos de IA más ecológicos, está trabajando en ellos.

La inteligencia artificial tiene muchas ventajas. La IA verde utiliza menos recursos, por lo que puede ser utilizada por empresas más pequeñas, incluidas aquellas que operan en países en desarrollo. Esto significa democratizar su uso y permitir que más personas lo creen. También aquellos con carteras menos acomodadas.

La IA verde se contrasta con la llamada “IA roja”, es decir, soluciones que aumentan la eficiencia de las operaciones sin tener en cuenta los costos ambientales que generan. La “IA roja” genera resultados espectaculares, pero su huella ambiental es grande. Y con el salto tecnológico, el impacto medioambiental crece constantemente.

IA para la Tierra

La inteligencia artificial y el medio ambiente también tratan de resolver problemas, como por ejemplo:

• analizar cuestiones relacionadas con la crisis climática : gracias a la IA, es posible desarrollar modelos complejos que reflejen los cambios ambientales y predigan sus consecuencias utilizando cantidades de datos que un humano nunca podría procesar. Un gran ejemplo es el trabajo del Laboratorio Nacional Argonne con la empresa de telecomunicaciones AT&T, donde se utilizó inteligencia artificial para analizar un modelo climático junto con una base de datos que contiene información sobre la red de telecomunicaciones de AT&T para predecir cómo se reducirán los efectos del cambio climático, como el aumento del nivel del mar. vientos de alta intensidad e inundaciones costeras e interiores – podrían afectar las operaciones dentro de 30 años,
• conservación de la biodiversidad : por ejemplo, la herramienta Wildlife Insights es una plataforma que utiliza inteligencia artificial para convertir los datos de las cámaras trampa en información útil sobre la biodiversidad y carga los datos en Google Cloud, donde los modelos de IA clasifican automáticamente las imágenes para ayudar a monitorear y proteger la vida silvestre en todo el mundo. Wildlife Insights puede procesar 3,6 millones de imágenes por hora, con una tasa de precisión de identificación del 80 al 98,6 por ciento.
• Mejorar la eficiencia de los sistemas existentes que consumen grandes cantidades de energía, como las fábricas, el transporte ferroviario, el transporte público y el alumbrado urbano.
• Prevención de averías , por ejemplo en grandes plantas industriales, hidroeléctricas o eólicas. Esto es posible gracias al uso de gemelos digitales (Digital Twins), que permiten predecir el desgaste de los componentes de un sistema en particular.

Resumen

La combinación adecuada de inteligencia artificial y el entorno laboral puede afectar muchos aspectos del negocio sostenible. Desde optimizar el rendimiento de la inteligencia artificial, es decir, crear una IA verde, hasta automatizar la gestión de la energía, optimizar la agricultura y crear cadenas de suministro sostenibles. Esto último, en el contexto de las crecientes necesidades logísticas, se está volviendo crucial para la eficiencia y la rendición de cuentas de las empresas.

La aplicación de la inteligencia artificial también plantea serios desafíos, como el consumo de energía durante la fase de entrenamiento y el funcionamiento continuo de los modelos de IA. Sin embargo, la inteligencia artificial también ayuda a solucionar estos problemas y reducir el impacto ambiental de su funcionamiento. Por lo tanto, hay espacio para soluciones verdes de IA y la participación en prácticas sostenibles a una escala sin precedentes, desde el análisis del cambio climático hasta la conservación de la biodiversidad.

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Autor: Robert Whitney

Experto en JavaScript e instructor que capacita a los departamentos de TI. Su principal objetivo es mejorar la productividad del equipo enseñando a otros cómo cooperar eficazmente mientras codifican.

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