El cambio climático es una de las grandes amenazas que enfrenta la humanidad. La comunidad internacional lo sabe, y en el contexto de la Organización de las Naciones Unidas ha adoptado el Acuerdo de París que considera las propuestas de los países firmantes para contribuir a que la temperatura del planeta no exceda un incremento de 2°C. Sin embargo, si todas las propuestas de los países se realizaran a cabalidad, aun existiría un 66 por ciento de probabilidad de que la temperatura se incremente en 3.2° C al final del presente siglo (UNEP, 2019).

Este panorama lúgubre ha ocasionado discusiones respecto a la necesidad de elevar el nivel de ambición de los compromisos de los países. En este contexto, se ha hablado de la importancia de realizar un cambio transformacional en 6 áreas clave: a) la contaminación del aire, la calidad del aire y la salud; b) la urbanización; c) gobernanza, educación y empleo; d) servicios eficientes en energía y materiales para mejorar los estándares de vida; e) el uso de la tierra, la seguridad alimentaria, y la bioenergía; y f) la digitalización (UNEP, 2019).

Esta última – la digitalización – ofrece la oportunidad de usar tecnologías avanzadas para permitir el cambio requerido a sociedades y economías descarbonizadas, o bajas en carbono. Esto es debido a que la digitalización puede asistir a modificar los patrones de producción y consumo, a reducir emisiones mediante identificación de fuentes y medición y monitoreo de contaminantes. No obstante, es importante considerar la posibilidad de acceso a infraestructura digital, pues su carencia puede agrandar la brecha entre los países desarrollados y en desarrollo.

La digitalización comprende varios aspectos, como la conectividad, el internet de las cosas, la robótica, tecnologías de información y comunicación, y la inteligencia artificial. Este última se define como una forma de ciencia computacional cuyo fin refiere a enseñar a una computadora a completar tareas que los humanos no pueden hacer y que usualmente incluye la toma de decisiones (Huntington et al., 2019). Esto refiere también a estrategias de mitigación y adaptación al cambio climático.

En cuanto a la mitigación, la inteligencia artificial puede contribuir a realizar cambios hacia sistemas eléctricos bajos en carbono, a reducir la actividad del transporte, mejorar la eficiencia de vehículos, desarrollar combustibles alternativos y sistemas inteligentes de manejo automatizado, mejorar la planeación urbana y el consumo de energía de edificios, optimizar el flujo del tráfico vehicular y cadenas de suministro, remover dióxido de carbono del ambiente, y gestionar y monitorear el uso de la tierra, entre otros ejemplos (Rolnick et al., 2019; Greenman, 2019).

En cuanto a adaptación, la inteligencia artificial puede asistir a realizar predicciones del clima para la planificación de la resiliencia y la gestión de desastres. Esto es, mediante la modelación del clima y la informática se pueden simular eventos extremos y nuevas condiciones ambientales, como tormentas severas y el incremento en el nivel del mar. También puede contribuir a medir el origen de las emisiones de carbono (Snow, 2019).

Con todo esto, los gobiernos nacionales empiezan a considerar a la inteligencia artificial en sus políticas climáticas. Su presencia y relevancia depende de cada contexto nacional o regional, así como de la participación de actores subnacionales y no gubernamentales, perspectivas éticas, inversión y recursos económicos, contexto político, así como nivel de desarrollo.

La Unión Europea está a la vanguardia en este sentido, al tener una Declaración sobre Cooperación en Inteligencia Artificial destinada a desarrollar modelos de negocio para un mercado único digital y mecanismos de protección de datos personales. También ha desarrollado Lineamientos Éticos para una Inteligencia Artificial Confiable que faciliten el logro de la Agenda 2030 para el Desarrollo Sostenible y el combate al cambio climático. La implementación del Pacto Verde Europeo también puede apoyarse en la inteligencia artificial para hacer a la Unión Europea carbón-neutral, reducir la contaminación, y asegurar la transición energética.

A título individual, países europeos también están considerando a la inteligencia artificial en sus políticas climáticas. Tal es el caso de Alemania, que ha formulado su Plan de Acción Climática 2050 para que el país sea carbón-neutral para ese año, y considera a la revolución digital como elemento clave para los sectores de transporte y energía. En el mismo sentido está el Programa de Protección Climática 2030 (Klimaschutzprogramme 2030) que busca introducir un precio al carbón proveniente del transporte y edificios, dar incentivos a la compra de vehículos eléctricos, y mayores impuestos a vuelos domésticos, entre otras medidas. Este programa también considera a la digitalización como elemento importante para realizar cambios hacia una economía baja en carbono, especialmente en los sectores de energía y transporte.

Por su parte, México no considera a la digitalización, ni a la inteligencia artificial en andamiaje legal y programático en torno al cambio climático. Cuando mucho, espera recibir transferencia de tecnología para poder realizar una contribución mayor al combate al cambio climático.

La consideración de la inteligencia artificial en políticas de cambio climático se encuentra en fase naciente en otras latitudes, y será importante para México incorporarla en su propia legislación y en los programas que se originan a partir de ella. Será interesante conocer el camino que seguirán la Unión Europea y Alemania en este sentido y ver qué puede ser replicable en México tomando en cuenta sus propias características.

Referencias:

• Greenman, S. (2019). How can AI help tackle climate change? Towards Data Science. 6 December 2019. Disponible en: https://towardsdatascience.com/how-can-technology-and-artificial-intelligence-help-tackle-climate-change-b97db0ff4c95.
• Huntingford, C. et al. (2019). Machine learning and artificial intelligence to aid climate change research and preparedness. Environmental Research Letters, 14, 124007. Disponible en: https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1748-9326/ab4e55
• Rolnick, D. et al. (2019). Tackling climate change with machine learning. Arxiv.org. Cornell University. Disponible en: https://arxiv.org/pdf/1906.05433.pdf
• Snow, J. (2019). ‘How artificial intelligence can tackle climate change’. National Geographic. 18 July 2019. Disponible en: https://www.nationalgeographic.com/environment/2019/07/artificial-intelligence-climate-change/
• UNEP. (2019). Emissions Gap Report 2019. Nairobi: United Nations Environment Programme. Disponible en: https://www.unenvironment.org/resources/emissions-gap-report-2019

Gustavo Sosa Núñez

https://dev.sinembargo.mx/author/gustavo-sosa/

Doctor en Ciencia Política por la Universidad de East Anglia, en Norwich, Reino Unido. Es miembro del Sistema Nacional de Investigadores (SNI), Nivel 1. Sus intereses de Investigación incluyen el análisis de políticas​ públicas ambientales, sus resultados y procesos de convergencia a nivel regional. Actualmente es profesor investigador del Instituto Mora. Twitter: @gssosan / @institutomora

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