La relevancia de la Inteligencia Artificial (IA) en el panorama empresarial actual está en constante evolución. Aún no comprendemos totalmente el potencial de la IA para revolucionar nuestra vida o cómo puede ayudarnos a solucionar nuevos problemas.
Por tanto, ¿puede el campo de la tecnología de IA conducirnos hacia un futuro más sostenible?
Las diversas formas de IA, que incluyen big data, aprendizaje profundo, visión por computadora y computación en la nube, dependen enormemente del uso de energía y calor para funcionar. ¿Podría la IA ser incluso perjudicial para el medio ambiente?
Este blog examina cinco ejemplos de cómo la IA está ayudando a las empresas a ser más sostenibles, reduciendo el consumo de energía, previniendo la pesca excesiva y disminuyendo el uso de químicos.
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El aprendizaje automático reduce en un 40% el consumo de energía en los centros de datos de Google
Como puedes imaginar, Google depende de su infraestructura tecnológica. La empresa requiere una enorme cantidad de centros de datos para todas sus operaciones, incluidas 63,000 búsquedas en Google por segundo.
Si no se gestionan eficientemente, los centros de datos consumen una cantidad masiva de energía. El año pasado, los centros de datos mundiales utilizaron alrededor del 3% (aproximadamente 416 teravatios) de la electricidad total, casi un 40% más que todo el Reino Unido.
Dado que uno de los mayores consumidores de energía en un centro de datos es la refrigeración necesaria, Google ha desarrollado servidores super eficientes para enfriar centros de datos junto con la empresa líder en IA, DeepMind.
A través de esta colaboración, Google está enfriando sus centros de datos de una manera más eficiente mediante el uso de aprendizaje automático e inteligencia artificial. Han logrado reducir la energía consumida para la refrigeración en un increíble 40% mediante la creación de un marco más eficiente para entender la dinámica de los centros de datos y optimizar la eficiencia.
El sistema de IA predice cómo diferentes combinaciones de acciones potenciales afectarán el consumo de energía futuro.
Luego identifica cuáles acciones minimizarán el consumo de energía manteniendo los estándares de seguridad. Esas acciones se envían de vuelta al centro de datos, donde son verificadas por el sistema de control local y luego implementadas.
Con esta mejora en la eficiencia y el objetivo de Google de ser alimentado al 100% por energía renovable, es un paso importante para reducir las emisiones totales de carbono en nuestro medio ambiente.
Reducción del desperdicio de alimentos a través de la tecnología de visión por computadora
Medir el desperdicio de alimentos es un problema ancestral para el sector de la hospitalidad. Los datos recopilados por Winnow en cocinas de todo el mundo muestran que entre el 5% y el 15% de los alimentos comprados terminan siendo desechados.
Winnow Vision es una tecnología de punta contra el desperdicio de alimentos que permite a las cocinas rastrear automáticamente el desperdicio de alimentos. Utiliza visión por computadora (una forma de inteligencia artificial) para ayudar a los chefs a identificar fácilmente el desperdicio, reducir costos y ahorrar tiempo. El impacto ambiental y social que tiene Winnow al reducir el desperdicio de alimentos es enorme, con más de 36 millones de comidas salvadas de ir al vertedero anualmente.
Como pionero de Winnow Vision en Japón, Hilton Bay de Tokio incorporó la tecnología de Winnow en sus cocinas para combatir el desperdicio de alimentos con IA y construir la cocina del futuro. A través de Winnow Vision, Hilton Tokyo Bay cambió su enfoque hacia la gestión de alimentos. Winnow ha estado trabajando con Hilton Tokyo Bay desde enero de 2020 para ayudarles a aprovechar el análisis de datos para reducir el desperdicio de alimentos. El equipo ha logrado reducir el desperdicio de alimentos en Hilton Tokyo Bay en un 30%, lo que equivale a salvar más de 17,016 comidas y más de ¥3,3 millones o US$31,000 anualmente.
La empresa de catering, ISS, tiene como objetivo reducir a la mitad el desperdicio de alimentos para 2027, tres años antes del Objetivo de Desarrollo Sostenible 12.3. Esto les llevó a asociarse con Winnow en 2018. Los resultados que ISS Guckenheimer ha obtenido hasta ahora han sido impresionantes. Al reducir el desperdicio de alimentos en un 23%, ahorraron $2.6 millones anualmente y desviaron más de 1 millón de comidas al año de los vertederos en 34 sitios.
Mayor transparencia y conciencia sobre la pesca excesiva
La pesca IUU (pesca ilegal, no declarada y no reglamentada) no sólo cuesta a la economía mundial más de $23 billones anuales, sino que también es insostenible ya que los niveles de las reservas pesqueras están disminuyendo en todo el mundo.
La plataforma Global Fishing Watch surgió como una colaboración entre Google, SkyTruth y Oceana. La plataforma tiene como objetivo mostrar el movimiento de los buques en el océano en tiempo casi real.
Oceana está dedicada a proteger y restaurar los océanos del mundo a escala global y SkyTruth es una organización sin fines de lucro de mapeo digital. Esta unión entre la IA y los datos satelitales puede aumentar la transparencia y la conciencia sobre la pesca excesiva.
Global Fishing Watch utiliza aprendizaje automático para entrenar el sistema a identificar actividades sospechosas de barcos en el mar. Automáticamente traza áreas sospechosas en el mapa, destacando puntos calientes que requieren una investigación adicional.
Los gobiernos también están colaborando con Global Fishing Watch. El gobierno indonesio hizo pública oficialmente su información de sistema de monitoreo de buques y Perú hizo un compromiso similar.
Esto es significativo ya que son dos de las mayores naciones pesqueras del mundo. Esto marca el inicio de una nueva era en la lucha contra IUU, y es en parte gracias al uso de la IA para resaltar el problema de la pesca excesiva.
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La IA reduce el 90% de los productos químicos rociados en productos agrícolas
Existe un potencial para que la IA se utilice en el sector agrícola para aumentar la productividad y la eficiencia mientras es más ecológico. Tecnologías como el aprendizaje automático, el reconocimiento de imágenes y la modelización predictiva se están utilizando en la industria agrícola.
Este es un paso en la dirección correcta para producir suficiente comida para alimentar a una población creciente.
aWhere proporciona información e ideas agrícolas para decisiones agrícolas en tiempo real a nivel mundial. Utilizan imágenes satelitales para recopilar más de 7 mil millones de puntos de datos en todo el mundo diariamente.
Luego utiliza el aprendizaje automático para prever el clima, analizar los cultivos y ayudar a los agricultores a aumentar los rendimientos y las ganancias.
Plantix, una aplicación móvil que utiliza el reconocimiento de imágenes para detectar enfermedades de las plantas, plagas y deficiencias del suelo que afectan la salud de las plantas. El usuario simplemente toma una foto de la planta y, en un instante, recibe información sobre la especie de la planta y la posible enfermedad que tiene.
Logra hacer esto utilizando la última tecnología de aprendizaje automático. Con cada imagen, el sistema se vuelve más preciso. La aplicación también conecta a la comunidad de científicos, agricultores y expertos en plantas entre sí, permitiendo la discusión y el aprendizaje.
Todas estas herramientas ayudan a los agricultores a alcanzar un rendimiento de cultivo más alto, lo que a su vez lleva a utilizar menos recursos para producir más alimentos. Esto es esencial si esperamos alimentar a nuestra creciente población en los años venideros.
La IA es útil para la gestión de fugas de agua
WINT utiliza inteligencia artificial para detectar fugas, conservando así agua y evitando daños en edificios comerciales y gubernamentales. El daño causado por las fugas no solo desperdicia agua, sino que también puede causar graves daños a la propiedad.
En promedio, los edificios desperdician entre el 25% y el 30% del agua consumida. Atlantis Casino Resort Spa, en Reno, Nevada, utiliza 6.5 millones de galones de agua cada mes. Desde que empleó WINT a finales del año pasado, el director de instalaciones, Perry Sanders, informó recientemente que ya habían ahorrado $36,000 después de invertir inicialmente $48,000. También dijo que el sistema era notablemente preciso, detectando fugas ocultas que el personal no pudo encontrar.
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Las empresas mencionadas en este blog están adoptando la IA no solo con el objetivo de mejorar la eficiencia, sino también para operar de manera más sostenible y hacer lo correcto por el planeta. Estos ejemplos demuestran que la IA ya nos está ayudando a abordar el cambio climático. Esta perspectiva coincide con una encuesta realizada por Intel a más de 200 responsables de toma de decisiones que trabajan en sostenibilidad ambiental. El 74% de los encuestados está de acuerdo en que la IA ayudará a resolver desafíos ambientales de larga arraigados.
Si vamos a resolver uno de los mayores problemas que enfrenta el mundo hoy en día - el cambio climático - es posible que tengamos que enlistar la ayuda del enorme potencial de la IA. Todos podemos inspirarnos en estas empresas visionarias que están tomando medidas para proteger su negocio en el futuro y aprovechar la nueva tecnología para resolver problemas.
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