Desde pasar la aspiradora por la cocina y conducir coches hasta leer y escribir, la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (machine learning) se utilizan cada vez más para ahorrar tiempo a los humanos. Pero, ¿pueden estas innovaciones tecnológicas ayudarnos a salvar el planeta?
Uno de los principales retos a los que se enfrenta la humanidad hoy en día es cómo detener la deforestación y garantizar que nuestros bosques se restauren y gestionen de manera sostenible. Sabemos la diferencia que esto supondría en la batalla contra el cambio climático y en la mejora de los medios de vida de la población local. Pero, a pesar de los enormes esfuerzos en todo el mundo, no hemos logrado que esto suceda.
El problema reside en la magnitud de la tarea. Desde 1990, más de 420 millones de hectáreas de bosque se perdieron por la deforestación y se convirtieron a otros usos del suelo, como tierras de cultivo, minas o infraestructura. A pesar de que las tasas de deforestación se han ralentizado, todavía estamos perdiendo 10 millones de hectáreas cada año. ¿Cómo podemos reducir esta cifra a cero para 2030, como se han comprometido a hacer los líderes mundiales? Y además, ¿cómo restauramos los 1.000 millones de hectáreas de tierras y bosques degradados, como estos mismos líderes se han comprometido a hacer?
La respuesta es que necesitamos saber mucho más sobre lo que sucede en tiempo real sobre el terreno, en cada bosque y, en algunos casos, en cada árbol. Solo entonces podremos tomar medidas mucho más efectivas, en todas partes y con la suficiente rapidez. Es aquí donde entra en juego la IA.
Durante mucho tiempo, el monitoreo activo de áreas forestales remotas e inaccesibles ha sido difícil, brindando ventanas de oportunidad para actividades ilegales que han resultado en deforestación y degradación. Pero la ventana de tiempo en la que actividades ilegales pueden pasar desapercibidas se está reduciendo rápidamente, gracias a la rápida evolución de la tecnología de imágenes satelitales y al uso creativo de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para leer las imágenes y convertirlas en información.
Ahora disponemos de imágenes satelitales de alta resolución espacial y temporal gracias a la Iniciativa Internacional sobre Bosques y Clima de Noruega, y algoritmos que pueden interpretar dichas imágenes en cuestión de horas. Esto significa que las autoridades forestales pueden recibir una alerta a través del programa SEPAL de la Organización de las Naciones Unidas para la Agricultura y la Alimentación (FAO) en un plazo de dos días desde que sucede algo inusual en sus bosques. Antes podía tardar dos o tres meses, demasiado tarde para intervenir. El impacto que esto puede tener en los esfuerzos para atajar actividades ilegales en bosques de todo el mundo debería ser notable a medida que los países comiencen a utilizar esta tecnología en los próximos años.
En algunas partes del mundo, como la árida región africana del Sahel, lo que importa son los árboles individuales, más que los bosques. Las comunidades locales los aprecian por los beneficios que brindan, pero están amenazados por el cambio climático, los conflictos y otros factores. Desde el punto de vista logístico, no es factible para el personal sobre el terreno vigilar cada árbol de esta vasta región. Pero desde el cielo, ahora podemos hacerlo.
La FAO y sus socios han estado cartografiando los baobabs de la región, particularmente apreciados por sus nutritivos frutos. Ahora existen imágenes satelitales con la suficiente resolución como para identificar árboles individuales y monitorear su crecimiento. Los drones pueden proporcionar imágenes de un área pequeña con suficiente detalle como para identificar especies de baobab. Posteriormente, puede utilizarse la información fenológica de dichas especies (es decir, los patrones estacionales de reverdecimiento y senescencia) para entrenar a la IA y al aprendizaje automático, y de este modo identificar y monitorear esas especies en áreas más amplias.
Mediante la combinación de estas tecnologías, la FAO ha desarrollado un sistema que, en última instancia, debería proporcionar a las comunidades y los gobiernos de 14 países la información que necesitan para restaurar y proteger mejor cada baobab. Al mismo tiempo, los expertos locales pueden aportar información al sistema para mejorar los datos existentes o proporcionar nueva información para entrenar a la IA y que esta realice otras tareas, como predecir la productividad o advertir cuando un árbol no se está desarrollando las yemas de hojas como debería.
Además, Forest Data Partnership, una colaboración financiada por la Agencia estadounidense para el Desarrollo Internacional (USAID), la FAO, el Instituto de Recursos Mundiales, Google, la NASA y Unilever, está utilizando la IA y el aprendizaje automático para armonizar datos incompatibles. En los próximos cinco años, esta colaboración desarrollará un sistema global científicamente sólido y transparente para comprobar la huella de deforestación de cualquier paquete de café o barra de chocolate que se comercialice en todo el mundo.
Disponer de información adecuada y poder distribuirla a escala mundial es crucial para que todos podamos tomar las decisiones correctas en nuestra vida cotidiana. Y la IA puede ser el factor de cambio que necesitamos para hacerlo posible.
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