Sostenibilidad
Así está frenando la inteligencia artificial la deforestación en las selvas de Colombia
Esta herramienta contribuye a la emisión de alertas tempranas y al análisis de datos que permiten actuar a tiempo y frenar fenómenos como el de la deforestación.
La Inteligencia Artificial (IA) no es una tecnología nueva, pero ha evolucionado y se ha masificado con el tiempo. Hoy está vinculada a numerosos aspectos de nuestras vidas. En el ámbito de la sostenibilidad, está ayudando a resolver desafíos ambientales, optimizar recursos y mejorar prácticas en los sectores público y privado. Se emplea en la agricultura de precisión para optimizar el uso de agua y fertilizantes, y reducir el impacto ambiental; en la protección de la biodiversidad a través del análisis de datos ambientales, y en el monitoreo y protección de especies en peligro. También se utiliza en sistemas avanzados de reciclaje para la clasificación automática de residuos; y para optimizar el consumo de energía en distintos tipos de infraestructuras, con el fin de reducir emisiones de carbono.
En el sector privado, la IA puede ser una herramienta clave para que las empresas avancen en sus objetivos de sostenibilidad. Herramientas como el IBM Cloud Carbon Calculator, que usa datos del clima y biomasa para calcular las emisiones y la captura de carbono en tiempo real, contribuyen a este propósito. “Buscamos entender qué hay sobre el suelo y capturarlo usando imágenes satelitales y drones, una forma mucho más eficiente que la anterior”, afirmó Martín Hagelstrom, líder de IBM Sustainability Software para América Latina. Esta herramienta ya se utiliza en varios países de la región y ha despertado el interés en Colombia por su impacto.
La IA, además, está contribuyendo a conservar los 59 millones de hectáreas de selva colombiana. Aunque según estimaciones de la Red Amazónica de Información Socioambiental y Georreferenciada en los próximos cinco años podrían destruirse 23,7 millones de hectáreas de selva; en 2023 se registró la cifra más baja en más de dos décadas: 44.274 hectáreas deforestadas.
Alertas tempranas
La adopción de herramientas de IA y Machine Learning (aprendizaje automático) es cada vez más común en entidades gubernamentales como el Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales (Ideam), que, a través del Sistema de Monitoreo de Bosques y Carbono, desarrolló el ‘Protocolo para el procesamiento digital de imágenes para la generación de información sobre la distribución, extensión y cambios en la cobertura boscosa en Colombia’.
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Este protocolo, que usa imágenes de los programas satelitales Landsat (Nasa) y Sentinel (Agencia Espacial Europea), emite alertas tempranas por deforestación, genera estimaciones de los contenidos de carbono en bosques naturales y hace aportes técnicos al desarrollo del Sistema de Contabilidad Nacional de Emisiones de Gases de Efecto Invernadero (GEI).
El Ideam también emplea tecnologías avanzadas para mejorar la precisión del mapa nacional de coberturas Corine Land Cover. “Colombia cuenta con una de las cartografías de cobertura más precisas y detalladas a nivel global”, destacaron desde el Instituto, añadiendo que cada kilómetro cuadrado es minuciosamente revisado para rastrear cambios en el paisaje y el uso del suelo, como la transformación de áreas de cultivo en desarrollos urbanos o el reemplazo de herbazales en páramos por pastos.
Otra iniciativa relevante en el país es el proyecto Guacamaya, impulsado por el Instituto Alexander von Humboldt, el Instituto Amazónico de Investigaciones Científicas Sinchi, el Centro de Investigación CinfonIA de la Universidad de los Andes y el programa AI for Good de Microsoft. Este proyecto ha generado mapas de deforestación mediante imágenes satelitales, grabaciones bioacústicas y cámaras trampa. En poco más de un año, ha producido más de 100.000 audios y capturas para alimentar los primeros algoritmos inteligentes, con los cuales se identifica y clasifica especies y sonidos ambientales.
“Queremos entrenar un modelo con datos de la Amazonia para obtener una visión inédita, generar conciencia y contribuir a la formulación de políticas públicas”, afirmó Pablo Arbeláez, director del Centro de Investigación y Formación en Inteligencia Artificial de la Universidad de los Andes.
Para proteger el medioambiente, la IA optimiza y acelera la detección de cambios en el paisaje e identifica transformaciones en la cobertura del suelo, gracias a su capacidad para analizar grandes volúmenes de datos satelitales rápidamente. Herramientas como TerrSet y Dinamica-EGO permiten obtener datos en sistemas de alerta temprana para abordar la deforestación y construir modelos de proyección del riesgo y de simulación de escenarios, que ayudan a priorizar acciones preventivas de conservación o reducir la deforestación a corto, mediano y largo plazo.
“La aplicación de estas herramientas permite enfrentar la crisis climática, integrar datos para el análisis de actividades que generen o capturen emisiones de GEI, y planificar respuestas a los impactos”, destacaron desde el Departamento Nacional de Planeación (DNP), el cual trabaja en una política de IA para fomentar el desarrollo y uso responsable de estas tecnologías en el país. La meta es robustecer el monitoreo ambiental en tiempo real, impulsar la innovación en la productividad agrícola e industrial y reducir la incertidumbre en la proyección de tendencias climáticas futuras.
