El análisis de datos y la Inteligencia Artificial ocupan un lugar central en los esfuerzos por combatir las consecuencias del cambio climático y los desastres ambientales en todo el mundo.

Ahora que el mundo celebra el Día de la Tierra, es un buen momento para reconocer el importante papel de la TI para ayudar a combatir o abordar el cambio climático. A continuación, se muestran algunos ejemplos de cómo las organizaciones utilizan la tecnología de la información para proyectos relacionados con cuestiones medioambientales.

Mantener a las ciudades al día con las acciones climáticas

La organización sin fines de lucro C40 Cities conecta a los alcaldes de 97 ciudades de todo el mundo, que representan a más de 700 millones de personas y una cuarta parte de la economía mundial, para que tomen medidas contra el cambio climático. El análisis de datos juega un papel clave en el esfuerzo.

“El objetivo de C40 Cities es permitir que tantas ciudades como sea posible desarrollen planes de acción climática y acciones climáticas individuales que estén en línea o superen el Acuerdo Climático de París”, dice Jared Pruzan, jefe de gestión del conocimiento de la organización. “La gestión y el análisis de datos de calidad es un componente fundamental en la planificación y la implementación, y estamos invirtiendo en la creación de capacidad dentro de la organización y nuestras ciudades para que los datos que recopilamos sean lo más productivos posible”.

La estrategia de análisis y minería de datos respalda el actual plan de negocios de tres años de C40 y está supervisada por Rachel Huxley, directora de conocimiento y aprendizaje, y Pruzan.

El equipo de gestión del conocimiento de C40 desarrolla paneles de control internos que ayudan a rastrear el compromiso, los compromisos y las acciones de la ciudad. “Este análisis en tiempo real ayuda a enfocar nuestros esfuerzos en oportunidades clave e identificar prioridades para una mayor atención en el momento más temprano posible”, dice Pruzan.

Paralelamente, C40 crea y mantiene una cartera de herramientas de análisis sobre temas que son fundamentales para la acción climática de la ciudad, incluidas las emisiones de gases de efecto invernadero, energía limpia, calidad del aire, adaptación, edificios y construcción, transporte y movilidad, y residuos.

“Estas herramientas permiten a los tomadores de decisiones de la ciudad comprender mejor los factores y contextos que deberán considerar al tomar ciertas decisiones”, dice Pruzan. Se publican y se ponen a disposición de todas las ciudades, independientemente de la membresía, en el Knowledge Hub en línea de C40. “En última instancia, el objetivo de estas iniciativas es complementar nuestros servicios de red y de apoyo directo y ampliar la audiencia de ciudades que pueden beneficiarse de los datos ambientales y climáticos”, explica.

Un componente clave de los esfuerzos de C40 es una plataforma de análisis y datos de Qlik. La plataforma permite a la organización realizar un seguimiento de los indicadores clave de rendimiento (KPI) críticos en las ciudades miembro, incluidas sus acciones climáticas y otras métricas.

“Nuestro servidor externo y una secuencia pública de Qlik nos permiten compartir paneles de control públicamente con todos, sin que los usuarios tengan que iniciar sesión o autenticarse”, dice Pruzan. “La transparencia es fundamental para hacer que las ciudades miembro rindan cuentas de nuestros estándares de liderazgo y para apoyar a nuestra comunidad en su lucha por alcanzar sus objetivos”.

La plataforma de análisis está conectada con el sistema de gestión de relaciones con el cliente (CRM) Salesforce de C40 y su almacén de datos interno para extraer los datos que necesitamos y mantener los paneles. La plataforma también está integrada con Google Analytics, a través del conector de Google Analytics, que permite a la organización extraer datos de Google Analytics del C40 Knowledge Hub directamente en los paneles de control. Esto permite a los usuarios realizar un análisis más profundo de las métricas “que de otro modo no hubiéramos podido”, dice Pruzan.

La organización también utiliza extensiones de Qlik GeoAnalytics que le permiten realizar análisis geoespaciales y crear mapas para su análisis. Además, C40 integra gráficos y paneles en sitios web a través de iframes y mashups. “También usamos las funcionalidades de ‘tareas’ que nos permiten crear tareas de actualización de datos periódicas diaria y semanalmente, y mantener nuestros cuadros de mando internos”, dice Pruzan.

Supervisión del derretimiento de los glaciares y prevención de catástrofes

Perú contiene alrededor del 70% de la masa de los glaciares tropicales, y en las últimas cuatro décadas ha visto una pérdida de alrededor del 54% de la masa de los glaciares, según Christian Yarlequé, director de la Dirección de Gestión de la Información y el Conocimiento (DIGC) de la Instituto de Investigaciones sobre Glaciares y Ecosistemas de Montaña (INAIGEM). Esto se debe al calentamiento actual generado por el cambio climático.

Varias comunidades ubicadas a lo largo de los Andes tropicales corren un mayor riesgo de verse afectadas por estos cambios glaciares, debido a la ocurrencia repentina de inundaciones por avalanchas y desbordes de lagos glaciares, dice Yarlequé.

INAIGEM es un instituto de investigación establecido por el gobierno peruano en 1970 para enfocarse en reducir el impacto de amenazas futuras como avalanchas de lagos glaciares en los Andes peruanos. Su trabajo se ha vuelto más crucial como resultado de la actividad glacial impulsada por el cambio climático. Casi el 30% de los glaciares de Perú se han derretido desde 2000.

Un objetivo importante del instituto es reducir la cantidad de tiempo que lleva advertir a las personas sobre la posibilidad de estos eventos potencialmente mortales. Para lograrlo, la organización ha estado trabajando con el proveedor de nube Amazon Web Services (AWS) para implementar un sistema de monitoreo en tiempo real de los lagos glaciares que tienen una alta probabilidad de una avalancha de hielo glaciar que podría afectar a la población local.

En concreto, en los últimos años, el INAIGEM ha venido desarrollando sistemas de alerta temprana y monitoreo, con el fin de informar a la población sobre los peligros de estos eventos.

El primer sistema de monitoreo en tiempo real se instaló en el sistema criosférico del lago Palcacocha en 2017. El lago contiene actualmente alrededor de 16 millones de metros cúbicos de agua, alimentados por la escorrentía derretida de los cuerpos glaciares que lo rodean. Este sistema de monitoreo utiliza un conjunto de antenas de telecomunicaciones para transferir datos en tiempo real, ya que el video de alta definición registra el lago, el paisaje glaciar y los datos climáticos de una estación meteorológica automática.

Los datos registrados se están analizando para generar una nueva detección de avalanchas en tiempo real mediante el aprendizaje automático y la inteligencia artificial. “Ese tipo de herramientas nos ayudan a optimizar la detección temprana de avalanchas” y cuantificar propiedades como la velocidad, el volumen, la masa, la dirección y el impacto de los glaciares, y la posibilidad de que una avalancha pueda representar un riesgo para las personas que viven cuesta abajo, dice Yarlequé. . Esa detección temprana podría ayudar a salvar vidas, dice.

INAIGEM está utilizando instancias de Amazon Elastic Compute Cloud para ejecutar sus aplicaciones y confía en Amazon Simple Storage Service para almacenar y ayudar a salvaguardar sus crecientes recursos de datos. También aprovecha Amazon CloudFront para la entrega de contenido altamente segura y AWS CloudFormation para aprovisionar recursos rápidamente.

Las cámaras conectadas por enlace de radio registran continuamente áreas de interés y los videos se almacenan en la nube. Cualquier científico puede acceder a los videos desde cualquier parte del mundo y seleccionar una parte para analizar. “De esta manera, los científicos ya no necesitan acampar en las montañas durante días o semanas cerca del glaciar para obtener los datos”, dice Yarlequé. “La tecnología acerca a los científicos a su objetivo de estudio y pueden recopilar datos a kilómetros de distancia”.

INAIGEM, DICG y el departamento de TI del instituto también están trabajando en una plataforma que permite a los científicos analizar la dinámica de los glaciares, ver cómo se comportan a lo largo del tiempo y comprender a qué hora es más probable que ocurran las avalanchas, en qué meses y a qué ritmo, por ejemplo.

“Este análisis de la dinámica de los glaciares es extremadamente útil porque nos permite comprender mejor la situación en el área y prevenir un desastre”, explica Yarlequé. “Hemos desarrollado algunos algoritmos de inteligencia artificial para detectar movimientos y ciertos umbrales de cambios”.

INAIGEM está trabajando con AWS para permitir que cualquier persona vea videos de las áreas de vigilancia desde un teléfono celular en tiempo real; y acceder a cualquier parte de los videos grabados desde cualquier lugar. También están trabajando en un sistema de notificación que alertaría a los suscriptores del servicio siempre que haya una avalancha.

Salvando tortugas marinas

Investigadores de la Universidad Texas A&M-Corpus Christi (TAMUCC) están utilizando el análisis de datos y el aprendizaje automático para comprender mejor cómo el cambio climático está afectando a las poblaciones locales de tortugas marinas. También están utilizando los datos para crear herramientas predictivas que ayuden a responder a eventos extremos y mitigar su impacto en especies amenazadas y en peligro de extinción.

El programa fue iniciado a mediados de la década de 2000 por un grupo que incluye al Instituto TAMUCC Conrad Blucher, la Asociación de Conservación Costera, Parques y Vida Silvestre de Texas y la Asociación del Canal Intracostero del Golfo. La División de Ciencia y Recuperación de Tortugas Marinas de Padre Island National Seashore también juega un papel fundamental en el esfuerzo, y muchas otras agencias, organizaciones sin fines de lucro y voluntarios están involucrados en la mitigación, rescate y rehabilitación de la vida silvestre.

El objetivo inicial era comprender mejor y mitigar el impacto de los eventos de agua fría en la Laguna Madre, según Philippe Tissot, profesor investigador asociado de la universidad. “La Laguna es un ecosistema único, una de las lagunas hipersalinas más largas del mundo, y hogar de tortugas marinas y muchas especies de peces”, señala.

El equipo desarrolló un sistema para mitigar el impacto de los eventos de agua fría al predecirlos y emitir recomendaciones para la interrupción voluntaria de la navegación y las actividades, dice Tissot.

Los modelos de aprendizaje automático estuvieron en funcionamiento en febrero de 2021 durante un evento récord de “aturdimiento en frío”. El aturdimiento por frío es un fenómeno que ocurre cuando las tortugas marinas están expuestas a agua inusualmente fría durante un período prolongado de tiempo, lo que provoca conmoción, neumonía, congelación e incluso la muerte.

Para evaluar con mayor precisión la probabilidad de que ocurran estas condiciones, TAMUCC trabajó con IBM para crear pronósticos, trazar 100 escenarios de pronóstico de temperatura del aire y luego vincular esas trayectorias con un modelo de temperatura del agua basado en inteligencia artificial (IA) para producir con mayor precisión la probabilidad de frío.

Tener una idea del rango de temperaturas posibles ayuda a planificar mejor para los mejores y peores escenarios. Con un tiempo de espera de pronóstico más largo, ahora 15 días de lo que antes era una semana, los voluntarios ahora se están movilizando más rápido para rescatar a las aturdidas tortugas marinas y mitigar mejor el impacto del cambio climático en el ecosistema.

TAMUCC es colaborador del nuevo Instituto de Inteligencia Artificial de la Fundación Nacional de Ciencias de EE. UU. Para la Investigación sobre Inteligencia Artificial confiable en el tiempo, el clima y la oceanografía costera, un equipo dirigido por la Universidad de Oklahoma. El equipo tiene como objetivo generar intervalos de confianza del modelo de IA para, en última instancia, ayudar a mejorar la confianza en este tipo de predicciones.

“La preparación es esencial para mitigar el impacto, desviar la carga y alertar a los voluntarios para rescatar potencialmente a miles de tortugas marinas”, declara Tissot. El evento de febrero de 2021 registró un récord de más de 10,000 tortugas marinas aturdidas por el frío, dice.

Las predicciones de la temperatura del aire y otras entradas, como las mediciones recientes, se introducen en un algoritmo de aprendizaje automático para predecir el inicio de los eventos de aturdimiento en frío. El sistema ha funcionado bien, pero se necesitan tiempos de predicción más largos, especialmente para proporcionar una guía para el final de los eventos de aturdimiento en frío, dice Tissot.

La universidad, IBM y los otros socios están trabajando para desarrollar modelos de aprendizaje automático más sofisticados y mejores predicciones, lo que ayudará a las organizaciones involucradas a abordar mejor el impacto de los eventos extremos, dice Tissot.

“El cambio climático está aumentando la necesidad de adaptaciones y nuestro trabajo está proporcionando mejores herramientas para ayudar a mitigar el impacto de estos eventos y, en este caso, para ayudar a salvar especies de tortugas marinas amenazadas y en peligro de extinción”, dice Tissot.

Limpiar el desperdicio de agua

El gobierno de Dinamarca busca continuamente formas de mejorar el medio ambiente. Por ejemplo, en 2019, el Parlamento danés aprobó una Ley sobre el clima que hace que el parlamento sea responsable de reducir las emisiones de CO2 en un 70% para 2030. Todas las nuevas leyes, iniciativas e inversiones públicas deben examinarse para determinar su capacidad para ayudar a reducir el CO2.

Las herramientas de TI se consideran ideales para crear soluciones sostenibles que puedan ayudar al país a alcanzar sus objetivos ambientales, afirma Martin Skjold Grøntved, consultor especial de la Agencia Danesa de Suministro de Datos en el Ministerio del Clima de Dinamarca.

“Los medios digitales se utilizan tanto para mejorar el medio ambiente como para crear una administración moderna que brinde un servicio centrado en el ciudadano”, dice Grøntved.

La ciudad de Aarhus, la segunda ciudad más grande de Dinamarca, ofrece un buen ejemplo del impacto de la tecnología. El Ministerio de Clima danés ha creado un banco de pruebas de investigación y desarrollo llamado TAPAS (banco de pruebas en Aarhus para posicionamiento preciso y sistemas autónomos) con el objetivo de desarrollar soluciones para crear una ciudad más habitable para atraer ciudadanos, empresas y turismo.

TAPAS actúa “como un laboratorio de la vida real” para probar productos como drones y robots para ayudar a respaldar los esfuerzos ecológicos, dice Grøntved. Un programa que surgió del banco de pruebas es CityShark, que produjo un sistema de drones para detectar y limpiar derrames de petróleo y basura en el área del puerto de Aarhus.

El dron de vela, llamado WasteShark, deambulará de forma autónoma por las aguas de la zona donde el río Aarhus desemboca en el puerto y recogerá residuos sólidos como botellas de plástico, vasos desechables, bolsas de plástico, etc.

Cuando no esté buscando desechos sólidos, el dron se emparejará en una red con un dron volador montado con una cámara. El dron volador utiliza un algoritmo de detección de aceite desarrollado por la Universidad Técnica Danesa y detección de imágenes basada en la nube en datos de transmisión que se analizan desde un almacén de datos proporcionado por Kinetica.

Los datos se utilizan para detectar incluso pequeñas cantidades de residuos de aceite o gasolina en la superficie del agua y proporcionar una ubicación para que el dron de navegación pueda limpiar. “Cuando se trabaja junto con el dron volador, el dron de vela estará equipado con una unidad de desnatado de aceite que le permitirá limpiar los derrames de petróleo”, afirma Grøntved. Los dos drones coordinarán sus esfuerzos en tiempo real utilizando el banco de pruebas TAPAS, las comunicaciones 5G, Oracle Cloud y los algoritmos de Kinetica.

Al utilizar una estación meteorológica en el sitio que alimenta datos a través de una plataforma local de datos abiertos, se espera que el proyecto CityShark, cuando esté completamente implementado, se vuelva casi completamente autónomo y tenga en cuenta las condiciones climáticas ultralocales al calcular las mejores rutas para llegar a los derrames de petróleo.

El objetivo del proyecto “es desarrollar una tecnología factible que pueda expandirse a áreas que [tienen] cargas de desechos y contaminación más severas que Aarhus, y de esta manera ayudar a limpiar los océanos”, concluye Grøntved.

Bob Violino, CIO.com