Imaginemos un sistema capaz de prever inundaciones con semanas de anticipación o de detectar cambios en la calidad del aire en tiempo real. Estas tecnologías existen. Hasta hace poco, los modelos climáticos dependían exclusivamente de ecuaciones matemáticas tradicionales y del análisis humano de grandes volúmenes de datos históricos. Hoy, la inteligencia artificial (IA) mejora la precisión de estas predicciones y ofrece herramientas concretas para mitigar el impacto del cambio climático.

Los desastres naturales como huracanes, incendios forestales y sequías aumentaron en frecuencia e intensidad. La IA demostró un rol central en su predicción y gestión. Mientras que los modelos tradicionales basados en patrones climáticos históricos estiman la posibilidad de un huracán, los algoritmos van más allá.

Empresas como DeepMind desarrollaron modelos que analizan datos de temperatura oceánica, patrones de viento y humedad atmosférica en tiempo real. Por ejemplo, en 2023 un sistema basado en IA predijo con 10 días de anticipación la trayectoria exacta de un huracán en el Caribe, superando a los modelos tradicionales que apenas lograban estimaciones precisas con cinco días de margen. Con este nivel de precisión, los gobiernos pueden evacuar con más tiempo, reducir pérdidas económicas y salvar vidas.

En la misma línea, un proyecto pionero en Brasil utiliza esta tecnología para predecir inundaciones en la cuenca del Amazonas. El sistema, desarrollado por investigadores de la Universidad de São Paulo, integra datos de más de 1.000 estaciones meteorológicas con imágenes satelitales. En 2023, anticipó con tres semanas de antelación las crecidas del río Negro cerca de Manaos, permitiendo la evacuación preventiva de comunidades ribereñas y salvando miles de cabezas de ganado. El modelo demostró una precisión del 85% en sus predicciones, superando a los métodos tradicionales.

En el caso de los incendios forestales, algoritmos como los empleados en el sistema FIRMS de la NASA combinan imágenes satelitales con IA para detectar focos de incendio antes de que sean visibles a simple vista. De esta forma, en 2022, un modelo de inteligencia artificial identificó una anomalía térmica en un bosque de California 72 horas antes de que se declarara oficialmente un incendio. Este tipo de tecnología permite a los equipos de bomberos actuar antes de que el fuego se propague, disminuyendo la destrucción de ecosistemas.

Análisis de impacto ambiental‍

La medición precisa de la huella ambiental es un desafío para gobiernos e industrias; no obstante, la IA optimiza la recopilación y el análisis de estos datos. Un caso emblemático es el uso de sensores inteligentes en ciudades como Ámsterdam, donde redes de IA monitorean en vivo los niveles de contaminación del aire y recomiendan ajustes en la regulación del tráfico para reducir emisiones.

Un ejemplo más industrial es la empresa CarbonTracker, que emplea algoritmos para analizar las emisiones de carbono en plantas de energía. Sus modelos revisan datos de producción, consumo de combustible y emisiones en tiempo real, ajustando los procesos para reducir el impacto ambiental. En una prueba realizada en una planta de carbón en China, este sistema disminuyó las emisiones de CO₂ en un 12% sin afectar la producción energética.

Asimismo, la compañía GreenTech implementó un sistema similar en su red de plantas industriales en México. Utilizando sensores IoT (Internet of Things) y algoritmos de aprendizaje profundo, el sistema optimiza los procesos de producción constantemente. Durante el primer año de implementación, logró reducir el consumo energético en un 18% y las emisiones de gases de efecto invernadero en un 15% en toda su red de fábricas.

Además, la IA eficientiza el uso de agua en sectores como la agricultura y la industria textil. Tomemos el caso de Levi's, que implementó un algoritmo para reducir el consumo de agua en la producción de jeans. Este modelo analiza variables como la humedad del ambiente y la absorción de tintes para ajustar la cantidad de agua utilizada en cada lote. Con esta estrategia, la compañía redujo su consumo de agua en un 40% desde 2018, estableciendo un precedente para la industria.

Por otro lado, en el sector agrícola, una startup chilena desarrolló un sistema de riego inteligente. A través de la IA, el sistema analiza datos de humedad del suelo, condiciones climáticas y etapa de crecimiento de los cultivos para determinar el momento y la cantidad exacta de riego necesario. En pruebas realizadas en viñedos del Valle Central, el sistema redujo el consumo de agua en un 35% al tiempo que aumentaba el rendimiento de los cultivos en un 12%.

Conservación de la biodiversidad‍

La inteligencia artificial también juega un papel clave en la protección de especies en peligro de extinción. En África, el sistema PAWS (Protection Assistant for Wildlife Security) emplea inteligencia artificial para predecir dónde es más probable que ocurran actividades de caza furtiva. Este modelo analiza datos históricos de movimientos de cazadores ilegales, patrones de tráfico en reservas naturales y ubicaciones de animales en peligro de extinción.

En 2021, PAWS localizó a un grupo de cazadores furtivos en un parque nacional de Kenia al predecir con exactitud la ruta que tomarían. Gracias a este sistema, la caza ilegal de elefantes en la región disminuyó en un 54% en solo dos años.

En la Patagonia argentina, un consorcio de científicos desarrolló un sistema similar para proteger al puma andino. Utilizando una red de cámaras equipadas con IA, el sistema puede identificar automáticamente a los pumas individuales por sus patrones de manchas y seguir sus movimientos. Esta tecnología permite mapear mejor sus territorios y detectar amenazas potenciales, contribuyendo a un aumento del 23% en la población local de pumas desde su implementación en 2022.

Otro ejemplo es la monitorización de la biodiversidad en océanos. En el Pacífico, científicos desarrollaron un algoritmo que analiza sonidos submarinos para rastrear poblaciones de ballenas y detectar la presencia de embarcaciones ilegales en sus hábitats. En 2022, este alertó sobre la actividad de barcos de pesca en una zona protegida frente a las costas de Chile, lo que permitió a las autoridades intervenir a tiempo y evitar la pesca ilegal.

Startups que crecen‍

El avance de la inteligencia artificial en la protección ambiental genera nuevas oportunidades. Startups como Pachama crearon sistemas que monitorean la deforestación en tiempo real mediante imágenes satelitales y aprendizaje automático. Esta tecnología atrajo inversiones de empresas como Microsoft y Amazon, para compensar sus emisiones de carbono mediante programas de reforestación más eficientes.

De la misma manera, en el sector energético, empresas como Grid Edge utilizan IA para optimizar el consumo de electricidad en edificios inteligentes. Sus modelos predicen la demanda energética con horas de anticipación, ajustando automáticamente el uso de calefacción y refrigeración para reducir el desperdicio de energía. Un piloto realizado en Londres en 2023 disminuyó el consumo energético en un 15% en edificios comerciales sin afectar el confort de los ocupantes.

En Colombia, la startup EnergíaVerde desarrolló una plataforma que eficientiza la distribución de energía solar en comunidades rurales. El sistema anticipa patrones de consumo y condiciones climáticas para maximizar la eficiencia de los paneles solares y baterías. En su primer año de operación, la plataforma llevó energía limpia a más de 10.000 hogares rurales, reduciendo los costos energéticos en un 40%.

En conclusión, la inteligencia artificial se convierte en un pilar fundamental para la mitigación del cambio climático y la protección del medio ambiente. Desde la predicción de desastres naturales hasta la optimización del uso de recursos y la protección de especies en peligro, la IA ofrece soluciones concretas para enfrentar uno de los mayores desafíos de nuestro tiempo.