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Mientras los científicos y defensores del clima se esfuerzan por encontrar formas de mejorar la situación ambiental, Sims Witherspoon, líder de acción climática de Google DeepMind, cree que la respuesta podría encontrarse en la inteligencia artificial, comenzando con la pregunta. “Abordo el cambio climático como un desafío científico ”, dijo Witherspoon desde el escenario de la conferencia anual Wired Impact en Londres, centrada en la sostenibilidad y la gobernanza ambiental, social y corporativa (ESG). “También soy tecnooptimista y gerente de productos de inteligencia artificial, por lo que también puedo abordarlo desde un punto de vista tecnológico. “Lo primero que hacemos como científicos es tratar de comprender los problemas que enfrentamos”, propuso. «La definición del problema es el punto de partida cuando empezamos a encontrar una solución». A principios de este año, Google fusionó sus equipos de IA Brain y Deepmind bajo un único lema llamado Google DeepMind. Witherspoon propuso un plan de tres pasos para abordar el cambio climático utilizando La IA llamó el marco «Comprender, optimizar, acelerar». Primero, hable con las personas que experimentan el problema; en este caso, el cambio climático. A continuación, determine si la IA se aplica al problema y, de ser así, encuentre una solución de IA. Finalmente, concéntrese en un camino hacia el despliegue y el impacto. “La IA puede ser útil para ayudarnos a comprender el cambio climático y sus efectos en los ecosistemas de la Tierra”, dijo Witherspoon. «También puede ayudarnos a optimizar los sistemas y la infraestructura actuales porque hoy no podemos empezar de cero». Al observar el camino de implementación, Witherspoon señaló que las opciones comienzan a desaparecer debido al entorno regulatorio actual, los límites de la infraestructura, u otras limitaciones y dependencias, como datos limitados o socios viables. Aun así, «puede ayudarnos con la ciencia y la tecnología innovadoras que necesitamos para un mañana más sostenible», dijo. Witherspoon enfatizó la necesidad de un esfuerzo colectivo y agregó que, a pesar de la fuerza de la experiencia individual, la colaboración es esencial y requeriría los esfuerzos combinados de académicos, grupos reguladores, corporaciones, organizaciones no gubernamentales (ONG) y comunidades afectadas.“Sin hablar con estas personas, las que están experimentando o trabajando en los desafíos, todas las organizaciones, ya sean corporativas, académicas, ONG: corren el riesgo de perder tiempo y recursos”, dijo Witherspoon. «Que en la crisis climática son increíblemente valiosos en esta tarea urgente de resolver los problemas actuales, y simplemente no podemos hacer eso». Al trabajar con la Oficina Meteorológica del Servicio Meteorológico Nacional del Reino Unido en 2021, Witherspoon dijo que Google Deepmind utilizó su Amplios datos de radar para analizar las precipitaciones en el Reino Unido con IA. Google introdujo los datos en su modelo de IA generativa Deep Generative Model of Rain (DGMR). “Hicimos una evaluación cualitativa con 50 expertos en meteorología de la Oficina Meteorológica del Reino Unido, y más del 90 % de ellos prefirieron nuestros métodos: los clasificaron como su primera opción. —A los métodos tradicionales que usaban antes”, dijo Witherspoon. Añadió que los datos del código fuente y los métodos de verificación están disponibles gratuitamente. Pero si bien Witherspoon dijo que la IA puede desempeñar un papel en la solución del cambio climático, también advirtió que la tecnología emergente no es una panacea. “La IA no es una solución milagrosa”, dijo Witherspoon. . “Es importante decir que la IA no resolverá todos los desafíos que impulsan la crisis climática; ni siquiera es la herramienta adecuada para muchos de los desafíos que enfrentamos. “La IA también debe implementarse de manera segura y responsable”, continuó. «Sin mencionar que hasta que nuestra red funcione con energía libre de carbono, toda tecnología que consuma mucha energía dejará una huella de carbono, y eso incluye la inteligencia artificial». «A veces, una solución más simple es mejor que una de alta tecnología». Witherspoon añadió. En mayo, Kate Saenko, profesora de la Universidad de Boston, hizo sonar la alarma sobre la huella de carbono de los modelos de IA y el impacto en el clima de la adopción masiva de chatbots de IA como ChatGPT. En el informe, Saenko señaló que el modelo GPT-3 de OpenAI, con 175 mil millones de parámetros, consumieron una cantidad de energía equivalente a la de 123 vehículos de pasajeros propulsados ​​por gasolina conducidos durante un año, o alrededor de 1.287 megavatios hora de electricidad. También generó 552 toneladas de dióxido de carbono, lo que, según Saenoko, ocurrió antes de que el modelo de IA fuera lanzado al público. «Si los chatbots se vuelven tan populares como los motores de búsqueda, los costos de energía de implementar las IA realmente podrían sumarse», dijo Saenko.Editado por Ryan Ozawa.

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